> Una nueva forma de aplicar el diagnóstico por detección de audio
En distintas ocasiones hemos hablado de cómo las nuevas tecnologías están marcando un nuevo rumbo en cómo concebimos la salud y cómo se relaciona la atención médica con el paciente. En esta ocasión, se hizo noticia un nuevo desarrollo de inteligencia artificial que permite detectar casos positivos de Covid-19 a través del audio de la persona tosiendo. El desarrollo e implementación se realizó en el sector público, específicamente, por parte del Gobierno de la Ciudad de Buenos Aires, en Argentina.
Actualmente, el Gobierno de la Ciudad de Buenos Aires mantiene un sistema de mensajería a través de Whatsapp que se ha destacado por su experiencia conversacional. “Boti” es el nombre del personaje que se contacta con los ciudadanos porteños para brindar información acerca de la aplicación de las vacunas, operativos de detección de Covid-19 y demás información esencial que compete a la sociedad civil de esa ciudad. Desde esta plataforma, se llevó a cabo la prueba piloto previo al lanzamiento general de la nueva forma de detección de casos positivos.
Para la prueba piloto, se hizo una selección de casos de personas que esperaban resultado del test PCR. Una vez que se les había enviado, se les consultó la posibilidad de enviar un audio, siguiendo unas pautas específicas para la grabación de la tos. El bot se entrenó con un banco de 140 mil toses, aseguró Felipe Miguel, Jefe de Gabinetes del GCBA.
¿Cómo funciona IATos?
El procedimiento está simplificado en tres pasos: la persona puede grabar y enviar un audio con su tos. Una vez recibido el audio, IATos analiza el sonido: si coincide con los patrones de casos positivos le recomienda a la persona hacerse el test de COVID-19.
1 > Grabación de audios : Las instrucciones indican la reproducción de 3 toses por sujeto. Una vez recibida la nota de voz, el sistema de inteligencia artificial analizará el sonido: si coincide con los patrones de casos positivos le recomendará al ciudadano hacerse el test de coronavirus. La recolección de archivos de audio fue aprobada por el Comité de Ética del Hospital Elizalde.
2 > Análisis de red neuronal : Para el análisis es usado un detector de tos asociado a COVID-19 basado en aprendizaje profundo. Esto implica un clasificador de tres clases basado en redes neuronales convolucionales que utiliza los espectrogramas de Mel como información de entrada. Debido a las sutiles diferencias que existen entre imágenes de tos correspondientes a pacientes sanos, de aquellos con diversas enfermedades respiratorias o con COVID-19, se requirió una red neuronal con más capas. Para esto, se utilizó una arquitectura CNN.
3 > Detección de COVID-19 : Por el momento, con datos disponibles limitados, la precisión general del clasificador basado en el aprendizaje de transferencia profunda es del 88,00%. Sin embargo, desde el GCBA, se afirma que el trabajo futuro continuará mejorando este modelo a medida que haya más datos de entrenamiento disponibles.
El uso de audio generado por las personas como biomarcador para diversas enfermedades abre un gran panorama de diversas formas de llegar a un diagnóstico temprano. Además, esta metodología brinda la posibilidad de ser aplicada de forma masiva a través de plataformas con el uso del dispositivo celular. La tecnología acompaña y es un momento clave para poder imaginar un futuro no tan lejano en el que la atención médica pueda comenzar desde la palma de la mano del paciente y acompañarlo a lo largo de su vida de forma activa y eficaz.
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