IATos: Inteligência Artificial para identificar casos positivos de coronavírus por meio do som da tosse

> Una nueva forma de aplicar el diagnóstico por detección de audio

Em diferentes ocasiões, falamos sobre como as novas tecnologias estão definindo um novo rumo na forma como concebemos a saúde e como o cuidado médico se relaciona com o paciente. Nesta ocasião, deu notícia um novo desenvolvimento de inteligência artificial que permite detetar casos positivos de Covid-19 através do áudio da pessoa a tossir. O desenvolvimento e implementação foram realizados no setor público, especificamente, pelo Governo da Cidade de Buenos Aires, na Argentina.

Atualmente, o Governo da Cidade de Buenos Aires mantém um sistema de mensagens através do WhatsApp que se destaca por sua experiência de conversação. "Boti" é o nome do personagem que entra em contato com os cidadãos de Buenos Aires para fornecer informações sobre a aplicação de vacinas, operações de detecção do Covid-19 e outras informações essenciais que são de responsabilidade da sociedade civil daquela cidade. A partir desta plataforma realizou-se o teste-piloto antes do lançamento geral da nova forma de deteção de casos positivos.

Para o teste piloto, foi feita uma seleção de casos de pessoas que aguardavam o resultado do teste de PCR. Após o envio, foi questionado sobre a possibilidade de envio de gravação em áudio, seguindo orientações específicas para o registro da tosse. O bot foi treinado com um banco de 140.000 tosses, garantiu Felipe Miguel, chefe de gabinete do GCBA.

Como funciona o IATos?

O procedimento é simplificado em três etapas: a pessoa pode gravar e enviar um áudio com a tosse. Assim que o áudio é recebido, o IATos analisa o som: se condizer com os padrões de casos positivos, recomenda que a pessoa faça o teste de COVID-19.

1 > Gravação de áudio: As instruções indicam a reprodução de 3 tosses por sujeito. Assim que a nota de voz for recebida, o sistema de inteligência artificial vai analisar o som: se condizer com os padrões de casos positivos, vai recomendar ao cidadão que faça o teste de coronavírus. A coleta dos arquivos de áudio foi aprovada pelo Comitê de Ética do Hospital Elizalde.

2 > Análise de rede neural: Um detector de tosse baseado em aprendizado profundo associado ao COVID-19 é usado para a análise. Isso implica um classificador de três classes baseado em redes neurais convolucionais que usa os espectrogramas de Mel como informação de entrada. Devido às sutis diferenças entre as imagens de tosse de pacientes saudáveis, com várias doenças respiratórias ou com COVID-19, foi necessária uma rede neural com mais camadas. Para isso, foi utilizada uma arquitetura CNN.

3 > Detecção de COVID-19: No momento, com dados limitados disponíveis, a precisão geral do classificador baseado em deep transfer learning é de 88,00%. No entanto, do GCBA, afirma-se que o trabalho futuro continuará a melhorar esse modelo à medida que mais dados de treinamento estiverem disponíveis.

A utilização de áudio gerado por humanos como biomarcador para diversas doenças abre um grande panorama de diversas formas de se chegar a um diagnóstico precoce. Além disso, essa metodologia oferece a possibilidade de ser aplicada de forma massiva por meio de plataformas com o uso do dispositivo móvel. A tecnologia acompanha e é um momento chave para poder imaginar um futuro não tão distante em que o cuidado médico possa começar na palma da mão do paciente e acompanhá-lo ao longo de sua vida de forma ativa e eficaz.

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