26 de septiembre de 2020
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Un nuevo sistema ayudará a detectar la COVID-19 a través de la voz y la tos

Bruselas, 8 ago (EFE).- Un grupo de investigadores de Luxemburgo está a punto de poner en marcha un sistema para detectar la COVID-19 a través de la voz y la tos, lo que permitirá un mejor diagnóstico remoto y reducirá los riesgos de contagio por el contacto físico entre médicos y pacientes.

 BRUSELAS, 08/08/2020.- Un grupo de investigadores de Luxemburgo está a punto de poner en marcha un sistema para detectar la COVID-19 a través de la voz y la tos, lo que permitirá un mejor diagnóstico remoto y reducirá los riesgos de contagio por el contacto físico entre médicos y pacientes. El proyecto, bautizado como CDCVA (COVID-19 Detection by Cough and Voice Analysis), plantea un

BRUSELAS, 08/08/2020.- Un grupo de investigadores de Luxemburgo está a punto de poner en marcha un sistema para detectar la COVID-19 a través de la voz y la tos, lo que permitirá un mejor diagnóstico remoto y reducirá los riesgos de contagio por el contacto físico entre médicos y pacientes. El proyecto, bautizado como CDCVA (COVID-19 Detection by Cough and Voice Analysis), plantea un "enfoque innovador", basado en la inteligencia artificial, para detectar el virus en función de los patrones de voz y tos de las personas afectadas, explica en una entrevista a EFE Muhannad Ismael, en la imagen, facilitada por él mismo, responsable de la iniciativa. EFE **SOLO USO EDITORIAL / NO VENTAS / NO ARCHIVO**

Bruselas, 8 ago (EFE).- Un grupo de investigadores de Luxemburgo está a punto de poner en marcha un sistema para detectar la COVID-19 a través de la voz y la tos, lo que permitirá un mejor diagnóstico remoto y reducirá los riesgos de contagio por el contacto físico entre médicos y pacientes.

El proyecto, bautizado como CDCVA (COVID-19 Detection by Cough and Voice Analysis), plantea un "enfoque innovador", basado en la inteligencia artificial, para detectar el virus en función de los patrones de voz y tos de las personas afectadas, explica en una entrevista a EFE Muhannad Ismael, responsable de la iniciativa.

"Las afecciones respiratorias, como la tos seca, el dolor de garganta y la disnea causadas por la Covid-19 pueden hacer que las voces de los pacientes sean diferentes, creando firmas de voz identificables, que pueden ser reconocidas utilizando nuestro sistema", señala.

No es la primera vez que se lleva a cabo una iniciativa similar.

La universidad de Cambridge y la de Carnegie Mellon han desarrollado una aplicación y una plataforma, respectivamente, para recopilar datos y crear algoritmos de Inteligencia Artificial que permitan detectar automáticamente si una persona sufre de COVID-19 a partir de su forma de toser o de hablar.

Sin embargo, explica el experto, todas las iniciativas hasta ahora sirven para recopilar datos pero no hay ninguna aplicación disponible para detectar la COVID-19 a partir de la voz y la tos.

"Nuestra idea se inspira en investigaciones avanzadas (...) para el análisis de sonido, como reconocer automáticamente a las personas afectadas por un resfriado por la acústica de su voz o distinguir entre tos seca y húmeda", añade.

Para desarrollar el sistema hay que recopilar un gran número de registros de voces y grabaciones de tos, que después son procesados a través de una serie de métodos, a fin de eliminar los ruidos e identificar los patrones de tos y voz.

"La capacidad para identificar con éxito a los pacientes con COVID-19 a partir de sus voces depende en gran medida de la recopilación de un gran conjunto de datos que contenga voces y toses de pacientes con COVID-19".

También hay que tomar registros de personas sanas y de individuos que puedan sufrir otras afecciones respiratorias.

La pandemia de COVID-19 está teniendo un enorme impacto en los sistemas sanitarios de todo el mundo, colapsando hospitales y generando un importante número de contagios entre los profesionales sanitarios.

Para diagnosticar el coronavirus en la actualidad se utilizan fundamentalmente los test de ARN (de diagnóstico), los test inmunológicos y los test Rápidos.

"No obstante, estos métodos requieren una consulta física, lo que aumenta el riesgo de infección para el personal y los pacientes y consume muchos recursos de los sistemas sanitarios", explica Muhannad Ismael.

El sistema en el que trabaja este grupo de investigadores no pretende sin embargo reemplazar los otros tipos de test sino ser complementario, proporcionando "una evaluación auxiliar preliminar del estado de salud" de amplios grupos de población, sin poner en peligro a los profesionales de la salud.

El mismo experto indica que "podría usarse como una herramienta de asistencia para la toma de decisiones clínicas para la selección de candidatos que tendrán prioridad en las pruebas de laboratorio estándar, cuando el número de pruebas sea limitado y deba usarse con poca frecuencia".

Además, podría ayudar, por ejemplo, a los servicios de emergencia a gestionar el volumen de llamadas para identificar los casos críticos y que requieran de una intervención rápida.

La plataforma que recopilará los datos y será lanzada en septiembre, estará accesible en ocho idiomas (inglés, francés, alemán, luxemburgués, español, ruso, serbio y árabe) para llegar al mayor número de participantes de todo el mundo.

Además de los datos vocales, reunirá información sobre la edad, el sexo, el país, los hábitos de fumar, los síntomas, las comorbilidades (por ejemplo, asma, alergias, enfermedad pulmonar obstructiva crónica, etc.) y el estado de las pruebas de Covid-19.

La información será anónima, para proteger la privacidad y evitar que las personas participantes puedan ser identificadas.

Aunque por el momento el proyecto está en fase de prueba y aún no se ha planteado en detalle su modo de uso, el objetivo es ayudar en los esfuerzos por combatir la pandemia de COVID-19 a nivel global y que los distintos países puedan utilizarlo, explica Muhannad Ismael.

En la iniciativa, financiada por el Fondo Nacional de Investigación de Luxemburgo, participan investigadores del Instituto de Ciencia y Tecnología de Luxemburgo y la Universidad de Luxemburgo, con el apoyo del Instituto de Salud del país.

Marta Borrás

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