Aplicativo para celular promete identificar Covid-19 com mais precisão que teste rápido

Para desenvolver o novo aplicativo, a IA foi “alimentada” com dados da plataforma “Covid-19 Sounds App”, da Universidade de Cambridge, no Reino Unido, que contém 893 amostras de áudio de 4.352 participantes – 308 dos quais testaram positivo para o coronavírus.

Os cientistas instalaram o app no celular dos participantes, que relataram detalhes básicos sobre dados demográficos, histórico médico e tabagismo. Eles foram solicitados a gravar alguns sons respiratórios que incluem tossir três vezes, respirar profundamente pela boca por três ou cinco vezes e ler três vezes uma frase curta na tela.

Como mostra o The Telegraph, foi usada uma técnica chamada análise de espectrograma Mel, que identifica diferentes características da voz, como volume, potência e variação ao longo do tempo.

Para distinguir os timbres dos pacientes com Covid-19 daqueles que não tinham a doença, a equipe construiu diferentes modelos de inteligência artificial. Um modelo chamado “Long-Short Term Memory” foi o que se deu melhor. Ele é baseado em redes neurais, que imitam a maneira como o cérebro humano opera e reconhece as relações entre os dados.

“Os resultados promissores sugerem que gravações simples de voz e algoritmos de IA podem potencialmente alcançar alta precisão na determinação de quais pacientes têm infecção por Covid-19. Tais testes podem ser fornecidos gratuitamente e são simples de interpretar. Além disso, permitem testes remotos virtuais e têm um tempo de resposta inferior a um minuto. "Eles poderiam ser usados, por exemplo, nos pontos de entrada para grandes aglomerações, permitindo uma triagem rápida da população”, explica a pesquisadora Wafaa Aljbawi, da Universidade de Maastricht, na Holanda.

A explicação para a eficácia do software, segundo os cientistas, é que ele registra as mudanças na voz provocadas pelo efeito do coronavírus que se instala no trato respiratório superior e atinge as cordas vocais.

Apesar do sucesso dos testes, os cientistas afirmam que novas pesquisas são necessárias antes que o aplicativo possa ser liberado para uso pelo público.

Desde o início do projeto, 53.449 amostras de áudio de 36.116 participantes foram coletadas para melhorar e validar a precisão do modelo de reconhecimento da doença.