Investigadores de Cambridge pretenden crear algoritmos capaces de detectar por el habla, la tos y la respiración si una persona está contagiada
Investigadores de la Universidad de Cambridge buscan donantes de voz. Quieren que miles de usuarios se graben con sus dispositivos mientras leen, respiran y tosen. ¿El objetivo? Crear a partir de estos datos algoritmos de aprendizaje automático capaces de detectar por la voz, la tos y la respiración si una persona padece la Covid-19. Para conseguirlo, solicitan muestras tanto de pacientes sanos como de personas contagiadas. El proyecto, que ha sido aprobado por el comité ético del departamento de Ciencias Computacionales de Cambridge, está en parte financiado por el Consejo Europeo de Investigación (ERC, por sus siglas en inglés).
“Existen evidencias preliminares que muestran que la tos, la voz y la respiración podrían tener poder diagnóstico”, afirma Jagmohan Chauhan, uno de los investigadores de la Universidad de Cambridge participante en el proyecto. Recuerda que la Covid-19 es una afección respiratoria y explica que los sonidos producidos por las personas contagiadas son muy específicos: “La tos es única y se caracteriza por ser bastante seca”. También podrían ser determinantes la forma en la que los pacientes recuperan el aliento cuando hablan y los intervalos de sus patrones de respiración.
Los investigadores acaban de lanzar una web en distintos idiomas para recopilar los datos necesarios. En los dos primeros días han recibido muestras de 1.600 usuarios. También es posible descargar la app Covid-19 Sounds en la Play Store y próximamente estará disponible en la App Store. Los investigadores recogen diferentes datos de usuario: si es hombre o mujer, su edad, si padece alguna enfermedad y si es fumador. Después, si ha experimentado algún síntoma como fiebre, escalofríos, tos seca, pérdida del gusto y del olfato, opresión en el pecho o dificultad a la hora de respirar. Y también se le pregunta si ha dado positivo en la prueba de la Covid-19 en los últimos 14 días y si se encuentra ingresado en el hospital.
Acto seguido llega el momento de grabarse. “Inspira y expira por la boca cinco veces tan profundo como puedas”, “tose tres veces”, “lee en voz alta el siguiente texto” afirman las instrucciones. El usuario, delante de un smartphone, tableta u ordenador, debe decir en voz alta tres veces la frase “confío en que mis datos puedan ayudar en el manejo de la pandemia”.
La web, que no proporciona ningún tipo de consejo médico, también pide permiso para acceder a la ubicación. Los investigadores insisten en que en ningún caso se rastreará al usuario, que siempre escogerá de forma voluntaria si ceder estos datos. La información se almacena en servidores de la Universidad de Cambridge y se utilizará únicamente con fines de investigación.
El proceso completo dura cerca de un minuto. Una vez realizado, se anima al usuario a volver cada dos días para completar el cuestionario de nuevo. “Todavía hay mucho que no sabemos sobre este virus y la enfermedad que causa. En una situación de pandemia como la actual, cuanta más información fiable se pueda obtener, mejor”, afirma Cecilia Mascolo, que lidera la investigación.
Para Chauhan, lo ideal sería “que estos algoritmos sirvan para ayudar en oleadas posteriores o en países que están más atrasados con la propagación”. Pero el proyecto aún se encuentra en una fase preliminar. ¿Cuántos datos se necesitarían para que los algoritmos detecten si una persona está contagiada con un grado aceptable de fiabilidad? Los investigadores advierten que aún es pronto para saberlo. “Queremos empezar a analizar los datos tan pronto como sea posible”, afirma Chauhan. Pero reconoce que el proceso podría llevar más tiempo del deseado especialmente si los datos recopilados “tienen ruido”.
Además de perfiles tecnológicos, en la investigación también participan otros expertos como Pietro Cicuta, profesor de Biofísica en el laboratorio Cavendish en Cambridge, o Andres Floto, profesor de Biología Respiratoria y director de investigación del Centro de Infecciones Respiratorias en el Hospital Papworth. Él ha sido el encargado de los aspectos clínicos de la aplicación.
Respiración y salud
En la actualidad existen muy pocas bases de datos grandes de sonidos respiratorios, según Mascolo, que es experta en mobile health y en análisis de datos móviles: “Para hacer mejores algoritmos que puedan usarse para la detección temprana, necesitamos el mayor número de muestras posible. Incluso si no tenemos muchos casos positivos de coronavirus, podríamos encontrar vínculos con otras afecciones de salud”.
Según explica, la recopilación de datos sonoros para estudiar enfermedades cardiovasculares y respiratorias “está comenzando a surgir”. No le cabe duda de que se trata de un campo en crecimiento. De hecho, ella misma recibió en 2019 una Advanced Grant del ERC para investigar durante los próximos cinco años el potencial de este tipo de datos. El proyecto financiado, llamado EAR, busca vincular los sonidos del cuerpo humano con el diagnóstico de enfermedades. “La detección de audio a través de los micrófonos de los dispositivos móviles se ha reconocido recientemente como una fuente de información médica potente y, sin embargo, poco utilizada”, se explica en la descripción del mismo. El objetivo es determinar hasta qué punto la voz, los suspiros o la respiración son indicadores de una enfermedad.
Fuente: elpais.com