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La tecnología de inteligencia artificial desarrollada por científicos australianos puede escuchar COVID con tos

mujeres tosiendo

Los informáticos australianos han desarrollado un nuevo modelo basado en Inteligencia Artificial que puede escuchar los efectos del Covid-19 en el sonido de una tos forzada, incluso cuando las personas están asintomáticas, un avance que podría allanar el camino para la detección de enfermedades infecciosas a través del diagnóstico de dispositivos móviles. aplicaciones de teléfono.

Durante la pandemia, se diseñaron muchas plataformas de crowdsourcing para recopilar audios de sonidos de respiración de grupos Covid-19 saludables y positivos con fines de investigación.

Un equipo de investigadores de la Universidad RMIT accedió a conjuntos de datos de dos de estas plataformas, la aplicación Covid-19 Sounds y COSWARA, para entrenar el algoritmo utilizando el aprendizaje contrastante auto supervisado, un método mediante el cual un sistema funciona de forma independiente para codificar lo que hace dos cosas similares. o diferente.

Con un mayor desarrollo, su algoritmo podría impulsar una aplicación de diagnóstico para teléfonos móviles, dijo el autor Hao Xue, investigador de la Escuela de Tecnologías Informáticas de RMIT.

“Hemos superado un gran obstáculo en el desarrollo de una herramienta de diagnóstico preliminar confiable, de fácil acceso y sin contacto para Covid-19”, dijo Xue, investigador de la Escuela de Tecnologías de Computación de RMIT.

“Esto podría tener un beneficio significativo en la reducción de la propagación del virus entre quienes no tienen síntomas obvios. Una aplicación móvil que puede brindarle tranquilidad durante los brotes en la comunidad o pedirle que realice una prueba de Covid: ese es el tipo de herramienta innovadora que necesitamos para administrar mejor esta pandemia ”, agregó Xue.

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Xue dijo que el método que desarrolló también podría extenderse a otras enfermedades respiratorias, como la tuberculosis.

Aunque este no es el primer algoritmo de clasificación de la tos de Covid que se desarrolla, el modelo RMIT supera los enfoques existentes.

Según la coautora, la profesora Flora Salim, los intentos anteriores de desarrollar este tipo de tecnología, como los del MIT y Cambridge, se basaron en grandes cantidades de datos etiquetados meticulosamente para entrenar el sistema de IA.

“La anotación de los sonidos respiratorios requiere un conocimiento experto específico, lo que la hace costosa y requiere mucho tiempo, e implica el manejo de información de salud sensible”, dijo.

Además, las muestras de tos de un hospital o región para entrenar el algoritmo también limitan su rendimiento fuera de ese entorno.

“Lo más emocionante de nuestro trabajo es que hemos superado este problema mediante el desarrollo de un método para entrenar el algoritmo utilizando datos de sonido de tos sin etiquetar. Esto se puede adquirir con relativa facilidad y en mayor escala en diferentes países, géneros y edades ”, señaló Salim.

Author

Moisés Cabrera

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