الريــم
09-05-2022, 01:50 PM
Un equipo de cient?ficos, expertos en inteligencia artificial (IA), ha desarrollado una aplicaci?n de m?vil que detecta los casos de covid-19 en las voces de la gente con m?s precisi?n y rapidez que las pruebas de ant?genos utilizadas hasta ahora.
El sistema, que se presenta este lunes en el Congreso Internacional de la Sociedad Respiratoria Europea de Barcelona, también es m?s barato que las pruebas de ant?genos, lo que significa que podr?a usarse en pa?ses de bajos ingresos en los que estos test son caros o dif?ciles de conseguir.
Seg?n Wafaa Aljbawi, investigadora del Instituto de Ciencia de Datos de la Universidad de Maastricht (Pa?ses Bajos), este modelo de IA tiene una precisi?n del 89%, un porcentaje que en caso de los test var?a en funci?n de la marca.
"Nuestros resultados son prometedores y sugieren que las grabaciones de voz y los algoritmos de inteligencia artificial ajustados pueden ser muy precisos a la hora de determinar qué pacientes tienen infecci?n por covid-19”, asegura.
Respuesta r?pida y virtual
"Estas pruebas son gratuitas y f?ciles de interpretar. Adem?s, pueden ser pruebas virtuales remotas y su tiempo de respuesta es de menos de un minuto por lo que podr?an usarse, por ejemplo, en los puntos de entrada para grandes reuniones para asegurar una detecci?n r?pida en la poblaci?n", avanza.
La infecci?n por covid suele afectar a las v?as respiratorias superiores y las cuerdas vocales, causando cambios en la voz de una persona.
A partir de ah?, Aljbawi, Sami Simons, neum?logo del Centro Médico de la Universidad de Maastricht, y Visara Urovi, del Instituto de Ciencia de Datos, investigaron si era posible usar IA para analizar voces y detectar contagios.
Para ello usaron la aplicaci?n abierta "Covid-19 Sounds", creada por la Universidad de Cambridge para estudiar los s?ntomas del coronavirus, una base de datos que contiene 893 muestras de audio de 4.352 participantes sanos y no sanos, 308 de los cuales dieron positivo por covid-19.
La aplicaci?n se instala en el teléfono m?vil del usuario, los participantes deben dar informaci?n b?sica, y datos de su historial médico y de h?bitos como el tabaquismo, y luego se les pide que graben su respiraci?n, su tos y su voz.
Usando la técnica de an?lisis de voz llamada an?lisis de espectrograma de Mel, que identifica diferentes caracter?sticas de la voz, como el volumen, la potencia y la variaci?n, pudieron descomponer las distintas propiedades de las voces de los participantes.
Después, para distinguir la voz de los pacientes con covid-19 de los sanos, los cient?ficos construyeron diferentes modelos de inteligencia artificial y estudiaron cu?l funcionaba mejor para clasificar los casos.
Precisi?n del 89%
El modelo "Long-Short Term Memory" (LSTM), basado en redes neuronales que imitan la forma en que opera el cerebro humano y reconoce las relaciones subyacentes en los datos, logr? una precisi?n del 89 por ciento detectando correctamente los casos positivos y del 83 por ciento en los negativos.
Los resultados del estudio se validar?n en un estudio m?s amplio con las 53.449 muestras de audio de 36.116 participantes.
En un segundo estudio, Henry Glyde, de la Universidad de Bristol, ha demostrado que la IA (a través de una aplicaci?n llamada "myCOPD") podr?a predecir exacerbaciones (brotes graves) en los pacientes con enfermedad pulmonar obstructiva cr?nica (EPOC).
"MyCOPD" es una aplicaci?n interactiva desarrollada por pacientes y médicos que desde 2016 est? disponible para su uso en el Servicio Nacional de Salud del Reino Unido y que actualmente ayuda a m?s de 15.000 pacientes con EPOC a controlar su enfermedad.
Los investigadores recopilaron 45.636 registros de 183 pacientes entre agosto de 2017 y diciembre de 2021 (45.007 registros de enfermedad estable y 629 exacerbaciones) y usaron estos datos para entrenar modelos de IA.
"El modelo de IA m?s reciente que desarrollamos tiene una sensibilidad del 32 % y una especificidad del 95 %. Esto significa que el modelo es muy bueno para decirles a los pacientes cu?ndo no van a experimentar una exacerbaci?n, lo que puede ayudarlos a evitar un tratamiento innecesario", concluye Glyde.
أكثر... (https://www.sport.es/es/noticias/tecnologia/app-movil-detecta-detecta-casos-14425742)
El sistema, que se presenta este lunes en el Congreso Internacional de la Sociedad Respiratoria Europea de Barcelona, también es m?s barato que las pruebas de ant?genos, lo que significa que podr?a usarse en pa?ses de bajos ingresos en los que estos test son caros o dif?ciles de conseguir.
Seg?n Wafaa Aljbawi, investigadora del Instituto de Ciencia de Datos de la Universidad de Maastricht (Pa?ses Bajos), este modelo de IA tiene una precisi?n del 89%, un porcentaje que en caso de los test var?a en funci?n de la marca.
"Nuestros resultados son prometedores y sugieren que las grabaciones de voz y los algoritmos de inteligencia artificial ajustados pueden ser muy precisos a la hora de determinar qué pacientes tienen infecci?n por covid-19”, asegura.
Respuesta r?pida y virtual
"Estas pruebas son gratuitas y f?ciles de interpretar. Adem?s, pueden ser pruebas virtuales remotas y su tiempo de respuesta es de menos de un minuto por lo que podr?an usarse, por ejemplo, en los puntos de entrada para grandes reuniones para asegurar una detecci?n r?pida en la poblaci?n", avanza.
La infecci?n por covid suele afectar a las v?as respiratorias superiores y las cuerdas vocales, causando cambios en la voz de una persona.
A partir de ah?, Aljbawi, Sami Simons, neum?logo del Centro Médico de la Universidad de Maastricht, y Visara Urovi, del Instituto de Ciencia de Datos, investigaron si era posible usar IA para analizar voces y detectar contagios.
Para ello usaron la aplicaci?n abierta "Covid-19 Sounds", creada por la Universidad de Cambridge para estudiar los s?ntomas del coronavirus, una base de datos que contiene 893 muestras de audio de 4.352 participantes sanos y no sanos, 308 de los cuales dieron positivo por covid-19.
La aplicaci?n se instala en el teléfono m?vil del usuario, los participantes deben dar informaci?n b?sica, y datos de su historial médico y de h?bitos como el tabaquismo, y luego se les pide que graben su respiraci?n, su tos y su voz.
Usando la técnica de an?lisis de voz llamada an?lisis de espectrograma de Mel, que identifica diferentes caracter?sticas de la voz, como el volumen, la potencia y la variaci?n, pudieron descomponer las distintas propiedades de las voces de los participantes.
Después, para distinguir la voz de los pacientes con covid-19 de los sanos, los cient?ficos construyeron diferentes modelos de inteligencia artificial y estudiaron cu?l funcionaba mejor para clasificar los casos.
Precisi?n del 89%
El modelo "Long-Short Term Memory" (LSTM), basado en redes neuronales que imitan la forma en que opera el cerebro humano y reconoce las relaciones subyacentes en los datos, logr? una precisi?n del 89 por ciento detectando correctamente los casos positivos y del 83 por ciento en los negativos.
Los resultados del estudio se validar?n en un estudio m?s amplio con las 53.449 muestras de audio de 36.116 participantes.
En un segundo estudio, Henry Glyde, de la Universidad de Bristol, ha demostrado que la IA (a través de una aplicaci?n llamada "myCOPD") podr?a predecir exacerbaciones (brotes graves) en los pacientes con enfermedad pulmonar obstructiva cr?nica (EPOC).
"MyCOPD" es una aplicaci?n interactiva desarrollada por pacientes y médicos que desde 2016 est? disponible para su uso en el Servicio Nacional de Salud del Reino Unido y que actualmente ayuda a m?s de 15.000 pacientes con EPOC a controlar su enfermedad.
Los investigadores recopilaron 45.636 registros de 183 pacientes entre agosto de 2017 y diciembre de 2021 (45.007 registros de enfermedad estable y 629 exacerbaciones) y usaron estos datos para entrenar modelos de IA.
"El modelo de IA m?s reciente que desarrollamos tiene una sensibilidad del 32 % y una especificidad del 95 %. Esto significa que el modelo es muy bueno para decirles a los pacientes cu?ndo no van a experimentar una exacerbaci?n, lo que puede ayudarlos a evitar un tratamiento innecesario", concluye Glyde.
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