Una aplicació de mòbil detecta contagis de covid en la veu de les persones

Un equip de científics, experts en intel·ligència artificial (IA), ha desenvolupat una aplicació de mòbil que detecta els casos de covid-19 en les veus de la gent amb més precisió i rapidesa que les proves d’antígens utilitzades fins ara. El sistema, que es presenta aquest dilluns al Congrés Internacional de la Sociedad Respiratoria Europea de Barcelona, també és més barat que les proves d’antígens, per tant podria utilitzar-se en països de baixos ingressos en els quals aquests test són cars o difícils d’aconseguir.

Segons Wafaa Aljbawi, investigadora de l’Institut de Ciència de Dades de la Universitat de Maastricht (Països Baixos), aquest model d’IA té una precisió del 89%, un percentatge que en cas dels test varia en funció de la marca. "Els nostres resultats són prometedors i suggereixen que els enregistraments de veu i els algoritmes d’intel·ligència artificial ajustats poden ser molt precisos a l’hora de determinar quins pacients tenen infecció per covid-19", assegura.

"Aquestes proves són gratuïtes i fàcils d’interpretar. A més, poden ser proves virtuals remotes i el seu temps de resposta és de menys d’un minut pel que podrien utilitzar-se, per exemple, en els punts d’entrada per a grans reunions per assegurar una detecció ràpida en la població", avança. La infecció per covid sol afectar les vies respiratòries superiors i les cordes vocals, causant canvis en la veu d’una persona. Partint d'això, Aljbawi, Sami Simons, pneumòleg del Centre Metge de la Universitat de Maastricht, i Visara Urovi, de l’Institut de Ciència de Dades, van investigar si era possible utilitzar IA per analitzar veus i detectar contagis.

Per a això van utilitzar l’aplicació oberta "Covid-19 Sounds", creada per la Universitat de Cambridge per estudiar els símptomes del coronavirus, una base de dades que conté 893 mostres d’àudio de 4.352 participants sans i no sans, 308 dels quals van donar positiu per covid-19. L’aplicació s’instal·la al telèfon mòbil de l’usuari, els participants han de donar informació bàsica, i dades del seu historial mèdic i d’hàbits com el tabaquisme, i després se’ls demana que gravin la seua respiració, la seua tos i la seua veu.

Utilitzant la tècnica d’anàlisi de veu anomenada anàlisi d’espectrograma de Mel, que identifica diferents característiques de la veu, com el volum, la potència i la variació, van poder descompondre les diferents propietats de les veus dels participants. Després, per distingir la veu dels pacients amb covid-19 dels sans, els científics van construir diferents models d’intel·ligència artificial i van estudiar quin funcionava millor per classificar els casos.

El model "Long-Short Term Memory" (LSTM), basat en xarxes neuronals que imiten la forma en què opera el cervell humà i reconeix les relacions subjacents en les dades, va aconseguir una precisió del 89 per cent detectant correctament els casos positius i del 83 per cent en els negatius. Els resultats de l’estudi es validaran en un estudi més ampli amb les 53.449 mostres d’àudio de 36.116 participants. En un segon estudi, Henry Glyde, de la Universitat de Bristol, ha demostrat que l’IA (a través d’una aplicació anomenada "myCOPD") podria predir exacerbacions (brots greus) en els pacients amb malaltia pulmonar obstructiva crònica (EPOC).

"MyCOPD" és una aplicació interactiva desenvolupada per pacients i metges que des de 2016 està disponible per al seu ús en el Servei Nacional de Salut del Regne Unit i que actualment ajuda a més de 15.000 pacients amb EPOC a controlar la seua malaltia. Els investigadors van recopilar 45.636 registres de 183 pacients entre agost de 2017 i desembre de 2021 (45.007 registres de malaltia estable i 629 exacerbacions) i van utilitzar aquestes dades per entrenar models d’IA. "El model d’IA més recent que desenvolupem té una sensibilitat del 32 % i una especificitat del 95 %. Això significa que el model és molt bo per dir-los als pacients quan no experimentaran una exacerbació, la qual cosa pot ajudar-los a evitar un tractament innecessari," conclou Glyde.