Desarrollan algoritmo de inteligencia artificial; piden colaboración de todos
El trabajo entre ambas instituciones se centra en una herramienta que podrá reconocer la voz y sonidos característicos de personas sanas y con la enfermedad. Con esto se podría generar un diagnóstico por medio de un teléfono inteligente, y de forma gratuita. Invitan a participar en la página toseconcausa.udg.mx/Foto: Cortesía
Mediante cómo suena la tos se podría identificar si una persona fue infectada por el coronavirus SARS-CoV-2. Por ello, investigadores de la Universidad de Guadalajara (UdeG) y el Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT, por sus siglas en inglés) trabajan en la creación de un algoritmo que pueda identificar casos de COVID-19, a partir de la inteligencia artificial.
Se trata de una herramienta mediante machine learning (aprendizaje automatizado), un sistema que podrá reconocer la voz y sonidos característicos de personas sanas y con la enfermedad. Con esto se podría generar un diagnóstico por medio de un teléfono inteligente, y de forma gratuita.
Ambas instituciones buscan poner a disposición de toda la población una app abierta y de forma altruista que podría contribuir a prevenir posibles contagios y rebrotes, puesto que permitiría detectar casos de la enfermedad de manera sencilla e inmediata.
Durante su etapa de desarrollo es necesaria la colaboración ciudadana, por lo que se invita a que toda la sociedad ingrese al sitio toseconcausa.udg.mx, donde podrán grabarse tosiendo cerca de 60 segundos (aunque sea de forma forzada) de manera anónima.
Entre mayor sea el número de grabaciones analizadas por el sistema de inteligencia artificial, mayor será la capacidad de identificar el diagnóstico. Por ende, la UdeG invita a participar en este ejercicio y lograr el mayor número de grabaciones posibles.
En el sitio toseconcausa.udg.mx se recabarán los sonidos, se preguntará al usuario sobre su edad, sexo, si ha presentado algunos síntomas o si ha sido diagnosticado con COVID-19, para lo cual se solicitará el código de diagnóstico (proporcionado por Radar Jalisco).
El proyecto es liderado por el científico catalán Brian Subirana, quien comanda a un equipo de especialistas del Auto-ID Lab del MIT y es profesor de la Universidad de Harvard. Él aseguró que buscan poner a disposición de la población una app de código abierto para el diagnóstico de este mal que aqueja todo el mundo.
“Estamos muy entusiasmados con la idea de poder colaborar con esta nueva herramienta de diagnóstico gratuita y de gran alcance para hacer frente a esta pandemia mundial. Por eso, cuantos más datos podamos recopilar mejor, datos que nos ayuden a entrenar el modelo y a prevenir futuros contagios”, explicó Subirana.
Recalcó que se necesitan 10 millones de toses para llegar a 90 por ciento de eficacia en la identificación de casos, y que esto se podrá lograr con ayuda de esta casa de estudios.
Por parte de la UdeG, el proyecto está cargo de Carlos Iván Moreno Arellano, coordinador general académico y de innovación, y de José Francisco Muñoz Valle, rector del Centro Universitario de Ciencias de la Salud (CUCS).
“Se ha comprobado que el machine learning puede detectar casos de neumonía, psicosis y Alzheimer. Se requiere un llamado al altruismo para el grabado de la mayor muestra posible, tanto de personas sanas como de quien ha sido diagnosticado con la enfermedad”, declaró Moreno Arellano.
Bárbara Vizmanos Lamotte, coordinadora de investigación del CUCS, recordó que especialistas y desarrolladores de la UdeG han trabajado de la mano con el MIT para crear el sitio web y la app, que saldrá a la luz cuando el algoritmo funcione totalmente.
Aseguró que una vez que se logre tener una acertividad mayor a 90 por ciento (vinculado con la relación de toses grabadas y personas diagnosticadas), se podrá constatar la innovación ante las instancias de salud nacionales e internacionales, para que avalen.
Por su parte, Margarita Hernández Ortiz, titular de la CGIPV, dijo que la colaboración “se ha enfocado en que volvamos a la práctica clínica y escuchemos la tos, pero a través de la tecnología. Esta práctica se está olvidando, y ahora volvemos a algo tan sencillo, a escuchar la tos de los pacientes”, informó.
