Crean una aplicación que puede detectar COVID-19 con la voz de las personas

Un equipo de científicos presentó ante el Congreso Internacional de la Sociedad Respiratoria Europea de Barcelona una aplicación de móvil que detecta los casos de COVID-19 en las voces de la gente con más precisión y rapidez que las pruebas de antígenos utilizadas hasta ahora.

De acuerdo con los expertos en inteligencia artificial (IA), este mecanismo es más barato que las pruebas de antígenos, lo que significa que podría usarse en países de bajos ingresos en los que estos test son caros o difíciles de conseguir.

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“Nuestros resultados son prometedores y sugieren que las grabaciones de voz y los algoritmos de inteligencia artificial ajustados pueden ser muy precisos a la hora de determinar qué pacientes tienen infección por COVID-19”, explicó Wafaa Aljbawi, investigadora del Instituto de Ciencia de Datos de la Universidad de Maastricht (Países Bajos).

Aljbawi también detalló que este tipo de pruebas gratuitas y fáciles de interpretar. Además, su tiempo de respuesta es de menos de un minuto, tiempo perfecto para una detección rápida en grandes reuniones o eventos.

Esta idea nació luego de que varios estudios confirman que la infección por coronavirus suele afectar a las vías respiratorias superiores y las cuerdas vocales, causando cambios en la voz de una persona, y por ello los expertos decidieron investigar si era posible usar IA para analizar voces y detectar contagios.

La aplicación se instala en el teléfono móvil del usuario, y los participantes deben dar información básica, y datos de su historial médico y de hábitos como el tabaquismo, y luego se les pide que graben su respiración, su tos y su voz.

Usando la técnica de análisis de voz llamada análisis de espectrograma de Mel, que identifica diferentes características de la voz, como el volumen, la potencia y la variación, pudieron descomponer las distintas propiedades de las voces de los participantes.

Los resultados de la investigación se validarán en un estudio más amplio con las 53.449 muestras de audio de 36.116 participantes.