Modo Oscuro

Un equipo de investigadores de la Universidad Carnegie Mellon y otras instituciones han lanzado una versión inicial de una aplicación que, según afirman, puede determinar si una persona podría tener COVID-19, simplemente analizando su voz.

“He visto mucha competencia que está en búsqueda del diagnóstico más barato y rápido que puedas tener”, dijo Benjamin Striner, un estudiante graduado de Carnegie Mellon que trabajó en el proyecto, en una entrevista con el medio Futurism. “Y hay algunos muy buenos que son realmente baratos y bastante precisos, pero nada será tan barato y tan fácil como hablar por teléfono”.

Esa es una afirmación bastante positiva frente al brote de coronavirus global, y particularmente ante la escasez generalizada de kits de prueba. Pero Striner cree que el algoritmo del equipo, aunque todavía es altamente experimental, podría ser una herramienta valiosa para rastrear la propagación del virus, especialmente a medida que el equipo continúa refinando su precisión mediante la recopilación de más datos.

Puedes usar el Detector de voz COVID en este momento para analizar tu propia voz en busca de signos de infección, aunque viene acompañada de un descargo de responsabilidad de que “no es un sistema de diagnóstico”, no está aprobado por la FDA o los CDC, y no debe usarse como un sustituto de un examen o examen médico.

Los investigadores detrás del proyecto enfatizan que la aplicación es un trabajo en progreso.

“Lo que estamos intentando hacer es desarrollar una solución basada en voz, que, basada en experimentos preliminares y experiencia previa, creemos que es posible. Los resultados de la aplicación son preliminares y no han sido probados”, dijo Bhiksha Raj, profesor de Carnegie Mellon que también trabajó en el proyecto. “El puntaje que la aplicación muestra actualmente es un indicador de cuánto coinciden las firmas en su voz con las de otros pacientes con COVID cuyas voces hemos probado. El objetivo principal de nuestro esfuerzo / sitio web en este momento es recopilar grandes cantidades de grabaciones de voz que podríamos usar para refinar el algoritmo en algo en lo que nosotros, y la comunidad médica, tengamos confianza”.

“Si la aplicación se va a presentar como un servicio público, será necesario que nuestros profesionales médicos la verifiquen y nuestros resultados deban ser verificados por una agencia como los CDC”, agregó Raj. “Hasta que eso suceda, sigue siendo un sistema experimental y poco confiable. Insto a las personas a que no tomen decisiones de atención médica en función de los puntajes que le otorguemos. Podrías ponerte en peligro a ti mismo y a los que te rodean.”

Al final, es poco probable que la aplicación sea tan precisa como una prueba de laboratorio.

Si tienes un teléfono inteligente o una computadora con un micrófono, usar la aplicación es bastante simple. Se solicita a los usuarios que tosa varias veces y grabe una serie de sonidos vocales, además de recitar el alfabeto. Luego proporciona una puntuación, expresada como una barra de progreso de estilo de descarga, que representa la probabilidad de que el algoritmo crea que el usuario tiene COVID-19.

También está trabajando en el proyecto Rita Singh, profesora de ciencias de la computación en Carnegie Mellon que durante años ha estado creando algoritmos que identifican micro firmas en la voz humana que cree que revelan datos psicológicos, fisiológicos e incluso médicos sobre un tema individual.

“La tos de un paciente con COVID es muy distintiva”, dijo Singh. “Afecta tanto a los pulmones como a los patrones de respiración y varios otros parámetros vitales se ven afectados, y es probable que tengan firmas muy fuertes en la voz”.

El trabajo en la aplicación representa un desafío para el equipo de Singh y Striner, pues han estado trabajando en la aplicación desde su casa; el campus está cerrado debido a la pandemia y se la han pasado recopilando suficientes audios de pacientes confirmados de COVID-19, para entrenar su algoritmo.

Es difícil cuantificar la versión actual de la precisión de la aplicación, y tanto Striner como Singh reiteraron que su resultado no debe tratarse como un consejo médico.

“Su precisión no se puede probar actualmente porque no tenemos las instancias de prueba verificadas que necesitamos”, dijo Singh, y agregó que cuantas más personas usen la aplicación, sana o no, más datos tendrán para entrenar mejor el algoritmo. “Si proviene de una persona sana, tenemos ejemplos de cómo suena una persona ‘saludable’. Si proviene de una persona que tiene alguna afección respiratoria conocida, entonces sabemos cómo suena esa afección. El sistema utilizará todos esos datos como información adicional y para desambiguar firmas COVID de otras condiciones confusas”.

Ashwin Vasan, profesor del Centro Médico de la Universidad de Columbia que no participó en la investigación de Carnegie Mellon, expresó sus reservas sobre el lanzamiento de la aplicación durante un momento de crisis de salud global.

“A pesar de lo que podría ser un intento bien intencionado de un grupo de ingenieros para ayudar durante esta crisis, este no es exactamente el mensaje que queremos transmitir”, advirtió. “Que de alguna manera hay una nueva herramienta ingeniosa que podemos usar para diagnosticar el coronavirus, en ausencia de las cosas que realmente necesitamos, kits de prueba reales, pruebas serológicas, EPP para trabajadores de atención médica de primera línea y ventiladores para pacientes críticos”.

“Vamos a centrarnos en eso, especialmente cuando nuestros líderes en Washington parecen incapaces de satisfacer esas necesidades más básicas”, agregó. “Cualquier otra cosa es solo una distracción”.

Por su parte, el equipo de Carnegie Mellon dice que están lidiando con las implicaciones de salud pública de la aplicación. Striner dijo que han consultado con colegas de la comunidad de investigación médica y que consideraron cuidadosamente cómo ajustar la sensibilidad de la aplicación.

Fuente: NeoScope

Comentarios