La propagación asintomática de COVID-19 es un gran contribuyente a la pandemia, pero, por supuesto, si no hay síntomas, ¿cómo puede alguien saber que debe aislarse o hacerse una prueba? La investigación del MIT ha descubrió que oculto en el sonido de la tos hay un patrón eso, de manera sutil, pero confiable, marca a una persona con probabilidades de estar en las primeras etapas de la infección. Podría convertirse en un sistema de alerta temprana muy necesario para el virus.
El sonido de la tos puede ser muy revelador, como saben los médicos desde hace muchos años. Los modelos de IA se han construido para detectar afecciones como neumonía, asma e incluso enfermedades neuromusculares, todas las cuales alteran la forma en que una persona tose de diferentes maneras.
Antes de la pandemia, el investigador Brian Subirana había demostrado que la tos puede incluso ayudar a predecir la enfermedad de Alzheimer. reflejar los resultados de la investigación de IBM publicada hace apenas una semana. Más recientemente, Subirana pensó que si la IA era capaz de decir tanto de tan poco, tal vez COVID-19 podría ser algo que también podría descubrir. De hecho, no es el primero en pensar eso.
Él y su equipo crearon un sitio donde las personas podían contribuir con la tos y terminaron reuniendo “el mayor conjunto de datos de investigación sobre la tos que conocemos”. Se utilizaron miles de muestras para entrenar el modelo de IA, que documento en una revista IEEE de acceso abierto.
El modelo parece haber detectado patrones sutiles en la fuerza vocal, sentimiento, desempeño pulmonar y respiratorio y degradación muscular, hasta el punto en que fue capaz de identificar el 100% de las toses por portadores de COVID-19 asintomáticos y el 98,5% de las sintomáticas, con una especificidad del 83% y 94% respectivamente, lo que significa que no tiene un gran número de falsos positivos o negativos.
“Creemos que esto muestra que la forma en que se produce el sonido cambia cuando se tiene COVID, incluso si se está asintomático”, dijo Subirana sobre el sorprendente hallazgo. Sin embargo, advirtió que aunque el sistema era bueno para detectar tos no saludables, no debería usarse como una herramienta de diagnóstico para personas con síntomas pero que no están seguras de la causa subyacente.
Le pedí a Subirana un poco más de claridad sobre este punto.
“La herramienta está detectando características que le permiten discriminar a los sujetos que tienen COVID de los que no lo tienen”, escribió en un correo electrónico. “Investigaciones anteriores han demostrado que también puede detectar otras afecciones. Se podría diseñar un sistema que discriminara entre muchas condiciones, pero nuestro enfoque era distinguir COVID del resto “.
Para los amantes de las estadísticas, la tasa de éxito increíblemente alta puede generar algunas señales de alerta. Los modelos de aprendizaje automático son excelentes para muchas cosas, pero el 100% no es un número que se ve mucho, y cuando lo haces, empiezas a pensar en otras formas en que podría haber sido producido por accidente. Sin duda, los hallazgos deberán ser probados en otros conjuntos de datos y verificados por otros investigadores, pero también es posible que simplemente haya una señal confiable en las toses inducidas por COVID que un sistema de escucha por computadora puede escuchar con bastante facilidad.
El equipo está colaborando con varios hospitales para construir un conjunto de datos más diverso, pero también está trabajando con una empresa privada para crear una aplicación para distribuir la herramienta para un uso más amplio, si puede obtener la aprobación de la FDA.
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