Uno de los retos más importantes para controlar la pandemia de coronavirus reside en identificar y aislar a las personas infectadas rápidamente, algo nada fácil de llevar a cabo, teniendo en cuenta que los síntomas del coronavirus no siempre son evidentes, especialmente al principio. En este sentido, un grupo de científicos han desarrollado un nuevo modelo de inteligencia artificial que puede detectar el virus a partir de una simple tos forzada. La evidencia muestra que la IA es capaz de detectar diferencias en la tos que no se pueden escuchar con el oído humano, algo que podría convertirse en una útil herramienta de detección temprana de la enfermedad.

Un equipo de investigadores del Instituto de Tecnología de Massachusetts (MIT) ha desarrollado una IA que puede detectar a las personas infectadas con COVID-19 por otro de sus síntomas principales: la tos. El virus causa una tos persistente y existe evidencia de que puede cambiar la forma en que emitimos dicho sonido incluso si no presentamos síntomas.

En el experimento, el algoritmo 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.

"La forma en que se produce el sonido cambia cuando se tiene Covid, incluso si no se tiene síntomas", explica el científico del MIT Brian Subirana, coautor del estudio que publica la revista IEEE Journal of Engineering in Medicine and Biology.

Es un resultado increíble, está claro, pero aún queda mucho trabajo por hacer. Los investigadores enfatizan que su principal valor radica en detectar la diferencia entre la tos saludable y la tos no saludable en personas asintomáticas, no en el diagnóstico real de COVID-19. Es un sistema de alerta temprana.

Por otro lado, para poder desarrollarla en una aplicación, es necesaria la aprobación regulatoria. Los investigadores siguen probando su IA en ensayos clínicos y ya han comenzado a cursar la solicitud para obtener la aprobación de la Administración de Alimentos y Medicamentos (FDA) para que se utilice como herramienta de detección.

El algoritmo se basa en modelos anteriores que el equipo desarrolló para detectar afecciones como neumonía, asma e incluso la enfermedad de Alzheimer. Entre sus puntos fuertes se encuentra que la prueba no es invasiva, es prácticamente gratuita, se puede aplicar rápidamente, y puede detectar señales de audio de una persona infectada con mucha más precisión de lo que podría hacerlo un humano y, en algunos casos, podría detectar personas asintomáticas.

El estudio contó con el apoyo de la compañía farmacéutica Takeda Pharmaceutical Company Limited.