Blog SOL
09/11/2020
Um algoritmo desenvolvido nos Estados Unidos identificou corretamente as pessoas com covid-19 apenas pelo som de suas tossidas.
Nos testes, ele atingiu uma taxa de sucesso de 98,5% entre as pessoas que receberam um resultado oficial positivo no teste do coronavírus, aumentando para 100% nas que não tinham outros sintomas.
Os pesquisadores precisariam de uma aprovação regulamentar para transformá-lo em um aplicativo. Eles disseram que a diferença crucial no som de uma tosse de um paciente assintomático de covid-19 não pode ser percebida por ouvidos humanos.
O algoritmo de inteligência artificial (IA) foi desenvolvido no laboratório do Massachusetts Institute of Technology (MIT).
O cientista do MIT Brian Subirana, coautor do estudo, publicado no IEEE Journal of Engineering in Medicine and Biology, disse: “A maneira como você produz som muda quando você tem covid-19, mesmo se você for assintomático.”
O mecanismo poderia ser usado “para triagem diária de estudantes, trabalhadores e do público, nas escolas, trabalho e transporte reabrirem. Ou até para testes de piscina para alertar rapidamente e evitar surtos em grupos”, diz o relatório.
Várias organizações, incluindo a universidade de Cambridge University, a universidade Carnegie Mellon e a start-up de saúde Novoic, no Reino Unido, têm trabalhado em projetos semelhantes.
Em julho, o projeto Covid-19 Sounds da Cambridge University relatou uma taxa de sucesso de 80% na identificação de casos positivos de coronavírus com base em uma combinação de respiração e sons de tossida.
Em maio, ele havia coletado 459 sons de amostra de tosse e respiração enviados por 378 membros do público — agora, ela tem um banco de cerca de 30 mil gravações.
O laboratório do MIT coletou cerca de 70 mil amostras de áudio, cada uma contendo uma série de tossidas. Destas, 2,5 mil são de pessoas com casos confirmados de coronavírus.
O especialista em inteligência artificial Calum Chace descreveu o algoritmo como “uma peça clássica de IA”. “É um exemplo de IA sendo útil”.
Fonte: BBC Tech/ Zoe Kleinman
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