Recientemente un grupo de científicos del Instituto Nacional de Tecnología Sardar Vallabhbhai de la India, desarrolló un algoritmo por IA (Inteligencia Artificial) para diagnosticar resfriado común con solo escuchar la voz de la persona.
El trabajo en cuestión, publicado en el foro internacional interdisciplinario “Procesamiento y control de señales biomédicas”, es el primero en utilizar un método de extracción de características basadas en modelos sinusoides (onda curva simple de sonido) para diferenciar la voz sana de la voz enferma.
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¿Qué se sabe hasta el momento?
Para desarrollar esta tecnología, el equipo de investigación consolidó un método para capturar variaciones espectrales del habla fría y no fría a través de un algoritmo que detecta cuando la voz está acompañada de una secuencia de notas armónicas estándar, respecto a una voz grave, que corresponde a una persona resfriada.
Para llevar cabo este trabajo, el equipo de investigadores analizó las voces de 630 personas en Alemania, de las cuales 111 estaban resfriadas para recabar los datos de voz en espectros de ondas longitudinales.
Pese a los grandes avances en el diagnóstico automático del resfriado común, la IA sólo pudo acertar en el 70% de los casos, según datos de MVS Noticias.
¿Qué es la IA y cómo se relaciona con la medicina?
La IA (Inteligencia Artificial) es la simulación de procesos de inteligencia humana realizados por máquinas en sistemas informáticos. Entre sus funciones se encuentran los procesos de aprendizaje (adquisición de información y reglas para su uso), el razonamiento (usa las reglas para llegar a conclusiones) y la autocorrección.
Las aplicaciones de la AI también incluyen sistemas expertos, reconocimiento de voz y visión artificial, entre otros, explica el sitio ComputerWekly.
La IA es un recurso empleado por distintos campos de la investigación incluyendo la medicina. Actualmente no solo los expertos de Instituto Nacional de Tecnología Sardar Vallabhbhai han desarrollado programas para detectar enfermedades, el algoritmo del startup BlueDot, por ejemplo, fue capaz de predecir el epicentro de covid-19 en Wuhan y su posterior salto a Bangkok, Seúl, Taipéi y Tokio, según el medio The Conversation.
Cabe mencionar que estos modelos epidemiológicos han sido utilizados desde la pandemia de gripe española en 1918, sin embargo, con la revolución del big data, estos modelos ahora son capaces de integrar datos genómicos, de redes sociales, geolocalización, mortalidad y morbilidad para llevar a cabo predicciones mejoradas.
(Con información de ComputerWekly, The Conversation, MVS Noticias, The Royal Society)