> Uma nova maneira de aplicar diagnósticos de detecção de áudio
Em várias ocasiões, falamos sobre como as novas tecnologias estão definindo um novo rumo na forma como pensamos sobre a saúde e como o atendimento médico se relaciona com o paciente. Nesta ocasião, um novo desenvolvimento de inteligência artificial que permite a detecção de casos positivos de Covid-19 por meio do áudio da pessoa tossindo foi notícia. O desenvolvimento e a implementação foram realizados no setor público, especificamente pelo Governo da Cidade de Buenos Aires, na Argentina.
Atualmente, o Governo da Cidade de Buenos Aires mantém um sistema de mensagens por meio do Whatsapp que se destacou por sua experiência de conversação. "Boti" é o nome do personagem que entra em contato com os cidadãos de Buenos Aires para fornecer informações sobre a aplicação de vacinas, operações de detecção da Covid-19 e outras informações essenciais que dizem respeito à sociedade civil da cidade. A partir dessa plataforma, foi realizado o teste piloto antes do lançamento geral da nova forma de detecção de casos positivos.
Para o teste piloto, foi feita uma seleção de casos de pessoas que estavam aguardando o resultado de um teste PCR. Depois de enviados, eles foram questionados sobre a possibilidade de enviar uma gravação de áudio, seguindo diretrizes específicas para o registro de tosses. O bot foi treinado com um banco de 140.000 tosses, disse Felipe Miguel, Chefe de Gabinete do GCBA.
Como funciona o IATos?
O procedimento é simplificado em três etapas: a pessoa pode gravar e enviar um áudio de tosse. Depois que o áudio é recebido, o IATos analisa o som: se ele corresponder aos padrões de casos positivos, ele recomenda que a pessoa faça o teste de COVID-19.
1 > Gravação de áudio: As instruções indicam a reprodução de 3 tosses por indivíduo. Assim que a nota de voz for recebida, o sistema de inteligência artificial analisará o som: se corresponder aos padrões de casos positivos, ele recomendará que o cidadão seja testado para o coronavírus.
A coleta de arquivos de áudio foi aprovada pelo Comitê de Ética do Hospital Elizalde. 2 > Análise de rede neural: um detector de tosse baseado em aprendizagem profunda associado à COVID-19 é usado para a análise. Isso envolve um classificador de três classes baseado em redes neurais convolucionais usandoespectrogramas de Mel como informações de entrada. Devido às diferenças sutis entre as imagens de tosse de pacientes saudáveis e aquelas com várias doenças respiratórias ou COVID-19, foi necessária uma rede neural com mais camadas.
Para isso, foi usada uma arquitetura CNN. 3 > Detecção da COVID-19: No momento, com dados limitados disponíveis, a precisão geral do classificador baseado em aprendizagem por transferência profunda é de 88,00%. No entanto, o GCBA afirma que o trabalho futuro continuará a aprimorar esse modelo à medida que mais dados de treinamento forem disponibilizados.
O uso de áudio gerado por humanos como biomarcador para várias doenças abre uma ampla gama de maneiras de se chegar a um diagnóstico precoce. Além disso, essa metodologia oferece a possibilidade de ser aplicada em massa por meio de plataformas com o uso de dispositivos móveis. A tecnologia acompanha e é um momento fundamental para podermos imaginar um futuro não tão distante em que o atendimento médico possa começar na palma da mão do paciente e acompanhá-lo durante toda a sua vida de forma ativa e eficaz.
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