O algoritmo parece ser capaz de detectar indicadores de coronavírus em tosses imperceptíveis ao ouvido humano, explicou Cristina Boner Silveira
09/11/2020 11h24
Por: Redação
O Massachusetts Institute of Technology (MIT) desenvolveu um algoritmo para identificar pessoas infectadas com COVID-19 com base apenas em sua tosse.
O algoritmo foi treinado usando ” dezenas de milhares ” de gravações – tanto tosse quanto palavras faladas – e foi capaz de identificar corretamente 98,5% daqueles que apresentavam sintomas e tinham casos confirmados de COVID-19.
Além disso, o algoritmo identificou 100% dos portadores de COVID-19 confirmados como portadores do vírus, mas que não apresentavam sintomas.
Cristina Boner conta que as gravações usadas para treinar o modelo de inteligência artificial (IA) foram enviadas por voluntários online e incluíram tosses forçadas de voluntários saudáveis e de pacientes com COVID-19. Mais de 70.000 amostras foram coletadas até agora e cerca de 2.500 foram enviadas por indivíduos confirmados como tendo COVID-19.
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“Pessoas assintomáticas podem diferir de indivíduos saudáveis na maneira como tossem”, comentou a equipe. “Essas diferenças não são decifráveis para o ouvido humano. Mas acontece que podem ser detectadas pela inteligência artificial.”
A equipe do MIT, composta por Brian Subirana, Jordi Laguarta, Ferran Hueto, do Laboratório de Auto-ID do MIT , diz a Cristina Boner que agora está trabalhando em um aplicativo móvel amigável que integra o modelo.
No entanto, tal aplicativo exigiria aprovação regulamentar e não deve ser considerado uma ferramenta de diagnóstico formal; em vez disso, o aplicativo pode atuar potencialmente como uma “ferramenta de pré-seleção não invasiva” para os usuários antes que eles confirmem qualquer suspeita com um teste oficial. Também deve ser mantido em mente que uma tosse assintomática pode estar ligada a gripe, resfriados ou outras condições.
Com métodos de rastreamento implementados com vários graus de sucesso em todo o mundo, qualquer ferramenta que pudesse potencialmente resolver o problema da transmissão assintomática – na qual aqueles sem sintomas poderiam espalhar o vírus involuntariamente – poderia ser valiosa na luta contra COVID -19.
“A implementação efetiva dessa ferramenta de diagnóstico em grupo pode diminuir a propagação da pandemia se todos a usarem antes de ir para uma sala de aula, uma fábrica ou um restaurante”, diz Subirana a Cristina Boner.
O MIT agora está trabalhando com vários hospitais que fornecerão gravações adicionais para melhorar ainda mais o modelo.
O modelo de IA é baseado em estudos anteriores que exploram como a tosse e as mudanças nos padrões da fala podem indicar outras doenças, incluindo Alzheimer.
Segundo Cristina Boner, a pesquisa foi publicada na revista acadêmica IEEE Journal of Engineering in Medicine and Biology.
