- A partir de una investigación original de la Universidad de Cambridge un equipo de ingenieros mexicanos logró perfeccionar el trabajo.
- Está basado en la tecnología Deep Learning y se analizan los sonidos respiratorios para determinar si una persona está infectada.
- El proyecto tiene un porcentaje de efectividad superior al 80%.
La mayoría de las innovaciones de todo tipo suelen ser creadas en los países de primer mundo. A pesar de lo anterior, las naciones con menos recursos también han logrado destacar y el mejor ejemplo es un proyecto encabezado por un equipo de ingenieros e investigadores del Intel Guadalajara Design Center (GDC). Se trata de un método para la detección de la Covid-19 aunque lo más novedoso es que lo hace mediante el análisis del sonido de la tos.
El desarrollo de esta solución se llevó a cabo durante todo un año y fue liderado por Carlos Alberto Galindo Meza, Ingeniero de Validación Eléctrica en el GDC, a partir de su proyecto de maestría en la Universidad ITESO.
Proyecto de México para el mundo
El equipo de ingenieros involucrados en este proyecto tomó como base una investigación académica de la Universidad de Cambridge del 2021. Resalta porque identificaba si una persona padecía Covid-19 a través de sonidos provenientes de una base de datos auditiva.
Los resultados preliminares de la universidad inglesa demuestran que se logró identificar correctamente, con arriba del 69% de efectividad, si una persona estaba infectada. Así como el modelo inicial de Cambridge, el equipo de ingenieros mexicanos utilizó el deep learning para mejorar la detección de la enfermedad y así fuera más certero el método.
Con estas modificaciones a la investigación original, el equipo mexicano obtuvo resultados superiores a la primera entrega, logrando una mejora considerable al proyecto original de la Universidad de Cambridge.
“Es gracias a la investigación y colaboración académica en la ciencia, que hoy en día tenemos innovaciones importantes como la vacuna contra la Covid-19. Es por eso que como parte del equipo de ingenieros de Intel y el GDC, nos emociona mucho el tener la oportunidad de desarrollar este tipo de proyectos donde, desde una primera etapa, podemos deslumbrar aplicaciones con el potencial de salvar vidas en el futuro”, dijo Carlos Galindo del GDC de Intel.
Los resultados iniciales de esta investigación fueron presentados en un artículo académico a inicios del 2021 y el caso se ha presentado en diferentes congresos científicos de alto renombre, como IEEE Latin American Conference on Computational Intelligence en su edición del 2021 llevada a cabo en Temuco, Chile.
En ese espacio se presentó una metodología de clasificación para distintos tipos de respiración. Así como en el International Student Competition del IEEE EMBS donde se presentó la metodología de detección de la Covid-19 a través de la respiración y tos donde se obtuvo el primer lugar en categoría de posgrado.
¿Cómo le ayudaría a los médicos para identificar pacientes infectados?
Tan sólo en México se han realizado más de 16.5 millones de pruebas COVID hasta el año 2022, debajo de países como Brasil, Chile, Argentina, Perú y Colombia. Mientras que hasta el día de hoy hay 97 millones de personas vacunadas contra la Covid-19 en México con al menos una dosis. Sin embargo, aun cuando las medidas sanitarias han disminuido en el mundo, sigue siendo sumamente importante el contar con la capacidad de identificar entre diferentes enfermedades respiratorias.
Perfeccionar este tipo de herramientas en el sector salud puede significar la diferencia entre detectar una enfermedad en una etapa temprana, y por ende tener un mejor porcentaje de recuperación, que una detección tardía que puede llegar a tener consecuencias desastrosas.
Con la ayuda de este tipo de tecnología los doctores podrán realizar mejores diagnósticos y podrán diferenciar entre otros tipos de enfermedades respiratorias. Incluso existe la posibilidad de realizar diagnósticos a distancia con tan solo una grabación de tu propia respiración.
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