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Científicos catalanes del Massachusetts Institute of Technology (MIT) en Boston (EEUU) han iniciado en Barcelona los primeros ensayos clínicos de una aplicación que detecta el coronavirus SARS-CoV-2 por la tos del paciente.

El director del proyecto, Brian Subirana, profesor del MIT y de Harvard, asegura que esta aplicación podría ser clave en el proceso de desaceleración del aislamiento. Para ello, deben confirmar su eficacia en las pruebas que han comenzado en el Hospital Clínic de Barcelona. Por el momento, están recopilando datos para entrenar el algoritmo de inteligencia artificial de la aplicación.

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Aunque el porcentaje de aciertos de esta nueva tecnología ya es bastante bueno, la inteligencia artificial en la que se basa todavía debe aprender a evitar diagnósticos erróneos en personas no contagiadas. En caso de que eso no fuera posible, la nueva aplicación podría resultar tal vez un complemento del alerta de contagio alemán Corona Warn App, que sí reconoce contactos con personas enfermas.

Tonos al toser

Jordi Lugarta, Ferran Hueto y Brian Subriana grabaron entre abril y mayo de 2020 la tos de 5.320 pacientes. Además de la tos, grabaron también el sonido del habla. Los tonos de 4.256 personas fueron ingresados al sistema, que los evaluó con ayuda de una red neuronal artificial (CNN).

Para eso, los investigadores empelaron biomarcadores acústicos, es decir, determinadas características tonales que ya habían descubierto en pacientes de Alzheimer. Luego aplicaron lo aprendido por la computadora al resto de 1.064 participantes del estudio.

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Falsos positivos

Los resultados fueron ciertamente muy prometedores. “En los participantes en los que ya había sido diagnosticada oficialmente una infección de COVID-19, el modelo llega a una sensibilidad del 98,5 por ciento”, escriben los investigadores en el estudio, que fue presentado para su publicación al IEE Open Journal of Engineering in Medicine and Biology.

Según esos resultados, la especificidad en el grupo fue de 94,2 por ciento. Eso significaría que uno de cada 20 participantes habría recibido un resultado falso positivo.

“Entre los participantes asintomáticos, alcanzó una sensibilidad del 100 por ciento, con una especificidad del 83,2 por ciento”, explican los investigadores. Eso significa que cada caso de COVID-19 no reconocido fue detectado correctamente. Pero uno de cada cinco participantes recibió un resultado falso positivo.

Eso quiere decir que la especificidad debe ser mejorada para que una aplicación así funcione en la práctica.

Esos resultados podrían ser probablemente mejorados si se ingresara a los sistemas más material para que aprendieran más sobre los sonidos que hacemos cuando tosemos. Los investigadores hacen un llamamiento a la colaboración ciudadana para recopilar tos de forma anónima. Los interesados deben registrarla en una web.

La conclusión de los investigadores del MIT es que “las tecnologías basadas en inteligencia artificial ofrecen un instrumento gratuito, no invasivo, efectivo de inmediato y disponible en todo momento, además de poder ser distribuido a gran escala, para escanear casos asintomáticos de COVID-19 y complementar las medidas existentes para la contención del coronavirus”.

Fin último

Subirana subraya el carácter “totalmente altruista” de la aplicación que será abierta e “interoperable”. Asegura, desde Boston, que están “muy entusiasmados con la idea de colaborar con esta nueva herramienta de diagnóstico gratuita y de gran alcance para hacer frente a esta pandemia mundial”.

El investigador valora que “uno de los aspectos más potentes” del proyecto es “poder ayudar simultáneamente a nuestro desconfinamiento y a países en desarrollo donde no dispondrán de los recursos para conseguir otros tipos de test”.

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