Una aplicació detecta contagis covid en la veu de les persones amb una precisió del 89%

Un equip de científics, experts en intel·ligència artificial (IA), ha desenvolupat una aplicació de mòbil que detecta els casos de covid 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 en el Congrés Internacional de la Societat Respiratòria Europea de Barcelona, també és més barat que les proves d'antígens, cosa que significa que podria usar-se en països de baixos ingressos en els quals aquests tests 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 de IA té una precisió del 89%, un percentatge que en cas dels tests varia en funció de la marca. "Els nostres resultats són prometedors i suggereixen que els enregistraments de veu i els algorismes d'intel·ligència artificial ajustats poden ser molt precisos a l'hora de determinar quins pacients tenen infecció per covid”, 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 per la qual cosa podrien usar-se, per exemple, en els punts d'entrada per a grans reunions per a assegurar una detecció ràpida en la població", avança.

La infecció per covid sol afectar les vies respiratòries superiors i les cordes vocals, per la qual cosa causa canvis en la veu d'una persona.A partir d'ací, Aljbawi, Sami Simons, pneumòleg del Centre Mèdic de la Universitat de Maastricht, i Visara Urovi, de l'Institut de Ciència de Dades, van investigar si era possible fer servir IA per a analitzar veus i detectar contagis.

Per a això van fer servir l'aplicació oberta "Covid-19 Sounds", creada per la Universitat de Cambridge per a 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.

L'aplicació s'instal·la en el 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 graven la seua respiració, la seua tos i la seua veu. Usant 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 a distingir la veu dels pacients amb covid dels sans, els científics van construir diferents models d'intel·ligència artificial i van estudiar quin funcionava millor per a 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 % i detectà correctament els casos positius i del 83 % 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.