La detección de casos de COVID-19 se ha convertido en una prioridad a lo largo y ancho del globo terráqueo. Mientras los gobiernos se afanan en identificar y aislar los focos de contagio, investigadores de todo el mundo trabajan en mejorar las técnicas y sistemas de diagnóstico. Un equipo del Massachusetts Institute of Technology (MIT) ha desarrollado una inteligencia artificial que detecta infecciones asintomáticas de coronavirus a través de la tos grabada en móviles.

A simple vista no es posible distinguir entre un asintomático y una persona sana, con la dificultad que ello añade al control de la transmisión del SARS-CoV-2. Sin embargo, la tos esconde matices imperceptibles al oído humano que pueden delatar al coronavirus. Donde nuestro oído no llega, sí lo hace la inteligencia artificial, lo que ha permitido a este grupo de investigadores crear una herramienta que podría ser clave para la detección de COVID-19 en personas sin síntomas de forma sencilla.

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“Los sonidos del habla y la tos están influenciados por las cuerdas vocales y por los órganos circundantes. Esto significa que cuando hablas, parte de tu charla es como la tos y viceversa. También significa que las cosas que fácilmente derivamos del habla fluida, la inteligencia artificial puede captarlas simplemente de la tos, incluyendo cosas como el género de la persona, la lengua materna o incluso el estado emocional. De hecho, hay un sentimiento incrustado en la forma de toser”, explica Brian Subirana, uno de los autores del artículo publicado en la revista IEEE Journal of Engineering in Medicine and Biology.

Antes de que el SARS-CoV-2 entrara en escena, ya se había trabajado en algoritmos capaces de diagnosticar con precisión afecciones como neumonía y asma a partir de grabaciones de tos realizadas con smartphones. Este equipo de investigadores del Laboratorio de Identificación Automática del MIT lo había aplicado concretamente a la detección de signos de Alzheimer, puesto que, además del deterioro de la memoria, esta enfermedad provoca una notable degradación neuromuscular que afecta a las cuerdas vocales. La presencia de síntomas neurológicos similares en pacientes infectados por el SARS-CoV-2 impulsó a los investigadores a trasladar estos modelos de inteligencia artificial al estudio de la COVID-19.

Del Alzheimer a la COVID-19

Los investigadores del MIT utilizaron la inteligencia artificial originalmente para detectar signos de Alzheimer en la tos a través de cuatro biomarcadores: la fuerza de las cuerdas vocales, el estado emocional, el rendimiento pulmonar y respiratorio y la degradación muscular. A partir de 1.000 horas de habla grabadas, un primer algoritmo debía en primer lugar reconocer palabras como “them”, “the” o “then” y compararlas para evaluar la calidad del sonido “m”, indicador de la fuerza de las cuerdas vocales.

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En segundo lugar, bajo la premisa de que las personas con deterioro neurológico suelen expresar sentimientos como frustración o indiferencia con más frecuencia que felicidad o calma, entrenaron a otro algoritmo para detectar el estado emocional a partir de la entonación. Asimismo, alimentaron una tercera red neuronal con una base de datos de toses para distinguir cambios en el desempeño pulmonar y respiratorio. Y, por último, combinaron los tres algoritmos y los superpusieron a otro capaz de detectar la degradación muscular simulando una máscara de ruido, es decir, clasificando las toses en fuertes o débiles en función de si se podían oír por encima de un ruido dado o no.

Con el mundo paralizado por la pandemia, el equipo de investigadores decidió aplicar este mismo modelo a la COVID-19. Para ello, en abril crearon una web en la que, a través del móvil o de cualquier otro dispositivo, se podían registrar toses forzadas de forma voluntaria. Además, los participantes debían completar una encuesta para saber si tenían síntomas y si habían sido diagnosticados oficialmente. En total, los investigadores lograron recopilar 70.000 grabaciones, de las cuales 2.500 pertenecían a personas contagiadas. Estas y otras tantas muestras seleccionadas al azar fueron utilizadas para alimentar el modelo diseñado previamente.

En base a los mismos cuatro biomarcadores, la inteligencia artificial fue capaz de distinguir patrones específicos de COVID-19. De hecho, identificó el 98,5% de las toses de personas contagiadas y, entre ellas, el 100% de las asintomáticas. “Creemos que esto demuestra que la forma en que se produce el sonido cambia cuando se tiene covid, incluso si se es asintomático”, ha indicado Subirana. La distinción entre tos asintomática y tos seca es precisamente el punto fuerte de la herramienta. En cambio, cuando existen síntomas, es más difícil para la inteligencia artificial acertar, ya que puede confundirlo con gripe, asma u otras afecciones similares.

Ahora los investigadores trabajan para incorporar el modelo a una aplicación gratuita y fácil de usar. La idea es desarrollar algo tan sencillo como toser al teléfono y obtener automáticamente información sobre si se está o no contagiado, siempre a falta de confirmación por una prueba oficial de la que la inteligencia artificial no es sustituta. Así que puede que dentro de no mucho tiempo toserle a la pantalla del móvil se incorpore a nuestra rutina diaria, en la que ya se ha colado la mascarilla. Eso sí, habrá que acostumbrarse también a desinfectar bien el teléfono después.