Trabajan en interfaz de diagnóstico para COVID-19
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El equipo está conformado por académicos de diversas instituciones, tales como: la Universidad de Essex (Reino Unido), el Instituto Nacional de Astrofísica, Óptica y Electrónica (INAOE), el Centro de Investigación en Matemáticas (CIMAT), la unidad del CICESE en Tepic (CICESE-UT3) y otros investigadores que se han unido de manera personal. “El proyecto inició cuando al Dr. Javier Andréu Perez, de la Universidad de Essex, fue contactado para analizar muestras de sonidos de tos de pacientes de dos hospitales de España, con COVID-19 y con otras enfermedades respiratorias. Después me invitaron a participar para someter el proyecto al Pan-European Hackathon #EUvsVirus, porque yo he trabajado en clasificación de audio, de voces, de ladridos y de música”, mencionó el Dr. Humberto Pérez Espinosa, investigador por cátedra CONACYT del CICESE-UT3. El Dr. Humberto Pérez indicó que durante el hackaton #EUvsVirus, llevado a cabo del 24 al 26 de abril, se trabajó en la caracterización y clasificación de los sonidos de tos, así como en el desarrollo de la interfaz para el diagnóstico. Al integrar la información trabajada de forma experimental al prototipo final, se dieron cuenta que la interfaz no estaba siendo tan precisa como se esperaba y presentaba algunos falsos positivos. “Ya que terminó nuestra participación en el hackaton, estamos desarrollando un estudio más profundo y detallado que pueda fructificar en una publicación. Estamos validando los resultados y asegurando un desempeño óptimo del prototipo. Además, estamos buscando alianzas con entidades de salud para probar la interfaz en un entorno real y obtener retroalimentación por parte del personal médico”, compartió el investigador.
¿Cómo utilizar el sonido de tos para diagnóstico de COVID-19? Para caracterizar audio se utilizan técnicas de procesamiento de señales. Lo primero que se realiza es la segmentación. De una grabación de uno o dos minutos, donde hay ruidos de ventiladores o silencios, se capturan de manera individual los sonidos de tos. Después de la segmentación viene la caracterización, en donde se extraen atributos o características del audio que alimentan a un algoritmo de aprendizaje-máquina. En primera instancia, se probaron características acústicas que se han usado para el procesamiento de voz en tareas como reconocimiento del habla o análisis paralingüístico. “Una vez que se caracterizó el audio, por cada muestra de tos se tiene un vector característico y su clase; es decir, si es positivo COVID o no. Con ello se entrena al algoritmo de aprendizaje-máquina. Nosotros utilizamos una red neuronal que se entrena con esas muestras para ajustar sus parámetros y cuando llegue una muestra desconocida será capaz de dar un diagnostico positivo o negativo”. El Dr. Pérez Espinosa indicó que por el momento la interfaz es una página web, y que se espera que, en un futuro cercano, se convierta en una aplicación móvil. Agregó que los académicos que participaron en el hackaton quedaron muy contentos con los esfuerzos de todos. Tanto que decidieron continuar con el proyecto para mejorarlo. “El poder trabajar en un equipo con diferentes habilidades que se complementan y que pueden resolver un problema, con algo relacionado con la contingencia sanitaria que vivimos a nivel mundial, lleva a soluciones más rápidas y robustas”, finalizó. Para conocer más acerca del trabajo del Dr. Humberto Pérez, recomendamos entrar al siguiente enlace: https://bit.ly/AnalisisdeAudio |
Para contribuir a la búsqueda de soluciones en apoyo a la crisis sanitaria que se vive a nivel mundial por el coronavirus SARS-CoV-2, un grupo de investigadores trabaja en el desarrollo de una interfaz que funciona como herramienta de diagnóstico, a través del análisis de sonidos de tos, para COVID-19. 