El avance de las tecnologías en muchas ocasiones no hace la vida más sencilla, aunque también es cierto que en otras nos dan mil quebraderos de cabeza. Ahora bien, en este caso, podría ser de gran ayuda en la lucha contra el coronavirus.

Un equipo de investigadores del Instituto Tecnológico de Massachussetts (MIT) ha desarrollado un sistema con el que poder distinguir a aquellas personas contagiadas, incluidas las asintomáticas, de las que no. Y lo han hecho diferenciando la forma de toser de unos y otros. Los asintomáticos, personas infectadas pero que no desarrollan los síntomas propios de la COVID-19, son uno de los grandes problemas a la hora de frenar la pandemia, pues contagian sin saber que están infectados.

En un artículo publicado en el IEEE Journal of Engineering in Medicine and Biology, el equipo ha presentado su modelo de inteligencia artificial, que es capaz de distinguir a las personas asintomáticas gracias a grabaciones de tos forzada.

Más de 200.000 muestras

En dicho sistema los investigadores han recopilado más de 70.000 grabaciones, que a su vez contienen varias toses, por lo que la cifra total alcanza las 200.000. De ellas, 2.500 fueron enviadas por personas que finalmente se confirmó que tenían la enfermedad, incluyendo asintomáticas.

Con estas grabaciones, más otras 2.500 seleccionadas al azar, el equipo equilibró los datos del sistema y con ellas fue entrenado para ser capaz de diferenciarlas. De ellas usaron 4.000, y las mil restantes fueron empleadas para ver si conseguía diferenciar la tos de pacientes con COVID de la de personas sanas.

Además de la tos se registraron también palabras habladas, enviadas voluntariamente por participantes. Así, la inteligencia fue capaz de identificar el 98,5% de las toses de personas con coronavirus y el 100% de las toses de asintomáticos.

Desarrollo de una aplicación para móvil

Ahora, tras comprobar el éxito del resultado, el objetivo de MIT es traspasar este modelo a una aplicación de móvil con el fin de poder ser usada por toda la población de forma práctica y gratuita. "La implementación efectiva de esta herramienta de diagnóstico grupal podría disminuir la propagación de la pandemia si todos la usan antes de ir a una escuela, a una fábrica o a un restaurante", destaca Brian Subirana, científico investigador del Laboratorio de identificación automática del MIT.

Línea de investigación abierta

Antes de la pandemia, el equipo del MIT ya habían trabajado entrenando algoritmos de esta manera, a través de grabaciones de tos realizadas con teléfonos móviles, para detectar otras enfermedades como la neumonía y el asma. De igualmente lo hicieron con el Alzheimer, una enfermedad que también afecta a las cuerdas vocales.

Cuando el coronavirus se empezó a propagar y con la evidencia de que algunos pacientes experimentaban síntomas neurológicos similares a los del Alzheimer, los investigadores decidieron probar si sería posible aplicarlo de forma efectiva. Y así fue, en abril comenzaron a recoger pruebas de tos de diferentes personas que se registraban a través de un sitio web.

Los voluntarios, además debían completar una encuesta sobre los síntomas que padecían, independientemente de que tuvieran o no coronavirus, y si habían sido diagnosticados a través de una prueba.