La inteligencia artificial: gran aliada contra el Covid-19

sábado, marzo 6, 2021

El Covid-19 marca una nueva era sobre cómo tratar pandemias. Es la primera vez que utilizamos las tecnologías emergentes, como la inteligencia artificial, para ayudar a detectar enfermedades, Virufy podría centrar las bases para tratar nuevas pandemias

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Durante la emergencia sanitaria provocada por el Covid-19, se ha observado un incremento notable de nuevas tecnologías relacionadas con el ámbito de la salud y la investigación. Desde la creación de toda clase de dispositivos inteligentes dirigidos a detectar el más mínimo síntoma indicativo de contagio, hasta el diseño de nuevos patrones de investigación en la cura para el coronavirus.

Sin duda, uno de los principales inconvenientes para combatir al SARS-CoV-2 es cuando la persona tiene sospecha de padecer la enfermedad, pero teme acudir a un centro de salud por considerar el lugar como un espacio peligroso. Para dar solución a este problema, la tecnología presenta una nueva alternativa, que pretende detectar el contagio a través de la inteligencia artificial, llamada Virufy.

https://virufy.org/es/index.html

Virufy consiste en varios sets de datos etiquetados (labeled data) con las muestras de la tos de pacientes infectados y no infectados; es decir, el sistema es educado a partir de modelos de aprendizaje automático, haciéndolo capaz de identificar a un posible infectado con Covid-19 con solo escucharlo toser. El sistema puede determinar si alguien padece la enfermedad mediante el análisis de una grabación de audio. La tos seca es una de las primeras señales que indican que alguien padece dicha enfermedad y ese es el principal enfoque del software.

En esencia, Virufy se fundamenta en sets de datos abiertos que pueden ser analizados en plataformas de data science y machine learning. En mi caso utilizo Anaconda/Python. Sin embargo, por supuesto se pueden desarrollar aplicaciones web y móviles a partir de  sistemas de información entrenados en base a modelos de aprendizaje automático.

La aplicación, aún está en proceso de desarrollo. Los sets de datos recopilan miles de toses de América Latina, Europa y Asia para distinguir entre los sonidos de tos positivos y negativos del SARS-CoV-2 con un 77,1 % de precisión. Esto es importante, debido a que un sistema de información que se educa a partir de modelos de aprendizaje automático será más fiable mientras más datos haya podido analizar. Los datos son el insumo de los modelos de aprendizaje automático.

Ahora bien, ¿qué tan efectiva será? Esto dependerá de la calidad de los datos (samples de audio de la tos) y los modelos de aprendizaje automático utilizados. Es decir, los datos deben tener muy poco ruido, filtrar que verdaderamente el audio sea tos y no un poema, ( por ejemplo, eso es ruido). Es necesario depurar los datos, para mejorar su efectividad. Para el entrenamiento, me parece que modelos adecuados como naive_bayes pueden dar un alto nivel de accuracy (precisión).

Virufy no reemplazará las pruebas de diagnóstico de grado hospitalario, más bien, podría servir para ser utilizadas en conjunto a los controles de síntomas y temperatura. La detección temprana e inmediata será de gran ayuda para combatir esta amenaza. No reemplaza las pruebas PCR.

El Covid-19 marca una nueva era sobre cómo tratar pandemias. Es la primera vez que utilizamos las tecnologías emergentes, como la inteligencia artificial, para ayudar a detectar enfermedades. Considero que para las futuras pandemias vamos preparados. la inteligencia artificial nos puede ayudar inclusive a predecir una pandemia y establecer sus probabilidades de ocurrencia y su impacto.

Las aplicaciones son la tendencia para el futuro y Virufy podría centrar las bases para tratar nuevas pandemias.