terça-feira, 3 de novembro de 2020

Detetor de tosse do MIT identifica 97% dos casos de COVID-19

Parte do desafio no controle da pandemia de coronavírus é identificar e isolar pessoas infetadas, e não é particularmente fácil quando os sintomas do COVID-19 nem sempre são percetíveis, especialmente no início. Agora, os cientistas desenvolveram um novo modelo de inteligência artificial que pode detetar o vírus a partir de uma simples tosse forçada.

As evidências mostram que a IA pode detetar diferenças na tosse que não podem ser ouvidas pelo ouvido humano e, se o sistema de deteção puder ser incorporado a um dispositivo como um smartphone, a equipe de pesquisa acredita que pode se tornar uma ferramenta de triagem inicial útil.



Smartphone
Photo//Pixabay//jeshoots


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O trabalho baseia-se em pesquisas que já estavam acontecendo na deteção de Alzheimer por meio da tosse e da fala. Assim que a pandemia começou a se espalhar, a equipa desviou a sua atenção para o COVID-19, explorando o que já tinham aprendido sobre como a doença pode causar mudanças muito pequenas na fala e noutros ruídos que fazemos.

"Os sons da fala e da tosse são influenciados pelas cordas vocais e órgãos circundantes ", diz o cientista pesquisador Brian Subirana , do Massachusetts Institute of Technology (MIT). "Isso significa que quando alguém fala, é como tossir e vice-versa."

A pesquisa de Alzheimer redirecionada para COVID-19 envolveu uma rede neural conhecida como ResNet50. Ele foi treinado em mil horas de fala humana, depois num conjunto de dados de palavras faladas em diferentes estados emocionais e, em seguida, num banco de dados de tosses para detetar mudanças no desempenho pulmonar e respiratório.



Quando os três modelos foram combinados, uma camada de ruído foi usada para filtrar as tosses mais fortes das mais fracas. Em cerca de 2.500 registros de tosse capturados de pessoas com COVID-19, o AI identificou corretamente 97,1 por cento deles, e 100 por cento dos casos assintomáticos.

É um resultado impressionante, mas ainda há mais trabalho a fazer. Os investigadores enfatizam que seu principal valor está em detetar a diferença entre tosses saudáveis ​​e tosses não saudáveis ​​em pessoas assintomáticas, não em realmente diagnosticar COVID-19, para o qual um teste adequado seria necessário. Em outras palavras, é um sistema de alerta precoce.

A implementação efetiva dessa ferramenta de diagnóstico em grupo pode diminuir a propagação da pandemia se todos a usarem antes de ir para uma sala de aula, uma fábrica ou um restaurante”, diz Subirana .


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O fato de que o teste não é invasivo, é virtualmente grátis para ser executado e rápido para aplicar aumenta sua utilidade potencial, embora não seja projetado para diagnosticar pessoas com COVID-19 que já estão apresentando sintomas, ele pode dizer se alguém deve se isolar e fazer um teste adequado quando não houver sinais importantes do vírus.

Os investigadores agora querem testar com um conjunto de dados mais diversificado e ver se há outros fatores envolvidos no alcance de uma taxa de deteção tão alta e impressionante. Se chegar ao estágio de aplicativo de smartphone, obviamente haverá implicações de privacidade também, já que poucos de nós vão querer que nossos dispositivos estejam constantemente atentos a sinais de problemas de saúde.



 

Assim que começarmos a deixar a pandemia do coronavírus para trás, a nova pesquisa pode ajudar a realimentar o estudo da tosse e da deteção de Alzheimer. Os dados mostram que as redes neurais requeriam apenas pequenos ajustes para serem adaptadas a cada condição.

A nossa pesquisa revela uma semelhança impressionante entre a discriminação de Alzheimer e COVID", escrevem os investigadores no seu artigo.

"Os mesmos biomarcadores podem ser usados ​​como uma ferramenta de discriminação para ambos, sugerindo que talvez, além da temperatura, pressão ou pulso, existam alguns biomarcadores de nível superior que podem diagnosticar suficientemente as condições em especialidades antes consideradas não relacionadas."

A pesquisa foi publicada no IEEE Open Journal of Engineeringin Medicine and Biology .


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Referencia//ScienceAlert





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