En las pruebas, logró una tasa de éxito del 98,5% entre las personas que habían recibido un resultado oficial positivo de la prueba de coronavirus, aumentando al 100% en aquellas que no tenían otros síntomas.
Los investigadores necesitarían la aprobación regulatoria para convertirlo en una aplicación.
Dijeron que la diferencia crucial en el sonido de la tos asintomática de un paciente con Covid no podía ser escuchada por los oídos humanos.
‘Prueba de piscina’
El algoritmo de inteligencia artificial (IA) se construyó en el laboratorio del Instituto de Tecnología de Massachusetts (MIT).
El científico del MIT Brian Subirana, coautor del artículo, publicado en el IEEE Journal of Engineering in Medicine and Biology, dijo: «la forma en que se produce el sonido cambia cuando se tiene Covid, incluso si se está asintomático».
«Los casos de uso práctico podrían ser para la detección diaria de estudiantes, trabajadores y público, cuando las escuelas, los trabajos y el transporte reabren, o para pruebas en grupo para alertar rápidamente de brotes en grupos», dice el informe.
Varias organizaciones, incluida la Universidad de Cambridge, la Universidad Carnegie Mellon y la empresa de salud británica Novoic, han estado trabajando en proyectos similares.
Sonidos de muestra
En julio, el proyecto Covid-19 Sounds de Cambridge informó una tasa de éxito del 80% en la identificación de casos positivos de coronavirus basándose en una combinación de sonidos respiratorios y de tos.
Para mayo, tenía un conjunto de datos de 459 sonidos de muestra de tos y respiración enviados por 378 miembros del público, y dice que ahora tiene alrededor de 30,000 grabaciones.
Pero el laboratorio del MIT ha recopilado alrededor de 70.000 muestras de audio, cada una de las cuales contiene una serie de toses.
De ellos, 2500 son de personas con casos confirmados de coronavirus.
‘Detectar el cáncer’
El experto en inteligencia artificial Calum Chace describió el algoritmo como «una pieza clásica de IA».
«Es el mismo principio que se utiliza para alimentar una máquina con muchos rayos X para que aprenda a detectar el cáncer», dijo.
«Es un ejemplo de la ayuda de la IA», y agregó que por una vez, no veo muchas desventajas en esto».
