Unen la UdeG y el MIT esfuerzos para diagnosticar covid-19 en pacientes a partir de la tos

Esta Casa de Estudio solicita la colaboración ciudadana para ingresar a toseconcausa.udg.mx

 

Mediante el sonido de la tos se podría identificar si una persona fue infectada por la COVID-19. Por ello, investigadores de la Universidad de Guadalajara (UdeG) y el Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT, por sus siglas en inglés) trabajan en la creación de un algoritmo que pueda identificar casos positivos de la SARS-COV-2 a partir de la inteligencia artificial.

Se trata de una herramienta que utiliza el conocido aprendizaje automatizado (machine learning, por su referencia en inglés), un sistema que podrá identificar la voz y sonidos característicos de personas sanas y detectar aquellos que padecen la enfermedad. Con esto se podría generar un diagnóstico con un simple teléfono inteligente, a través de una aplicación, y de manera gratuita.

Ambas instituciones buscan poner a disposición de toda la población una la alternativa abierta y de forma altruista, la cual podría contribuir a prevenir posibles contagios y rebrotes, ya que permitiría detectar casos de la enfermedad de manera sencilla e inmediata.

Durante la etapa de desarrollo es necesario la colaboración ciudadana, por lo que se invita a que la toda la sociedad ingrese al sitio toseconcausa.udg.mx, donde podrán grabarse tosiendo cerca de 60 segundos (aunque sea de manera forzada), y bajo total anonimato.
 
Entre mayor sea el número de grabaciones analizadas por el sistema de inteligencia artificial, mayor será la capacidad de identificar el diagnóstico. Por ende, la UdeG invita a participar en este ejercicio y lograr el mayor número de grabaciones posibles.

En el sitio toseconcausa.udg.mx se recabarán los sonidos, se solicitará al usuario que confirme datos como: edad, sexo, si ha presentado algunos síntomas o si ha sido diagnosticado con COVID-19, para que, de ser positivo también pueda proporcionar el código de diagnóstico (proporcionado por Radar Jalisco).
 
La UdeG y los Hospitales Civiles de Guadalajara (HCG) ayudarán en la recopilación de grabaciones de sonido a aquellos pacientes que acudan a sus instalaciones para hacerse pruebas de diagnóstico por coronavirus.

El proyecto es liderado por el científico catalán Brian Subirana, quien comanda a un equipo de especialistas del Auto-ID Lab del MIT y es profesor de la Universidad de Harvard. El científico aseguró que buscan poner a disposición de la población una app de código abierto para el diagnóstico de este mal que aqueja todo el mundo.

Detalló que: “Estamos muy entusiasmados con la idea de poder colaborar con esta nueva herramienta de diagnóstico gratuita y de gran alcance para hacer frente a esta pandemia mundial. Por eso, cuantos más datos podamos recopilar será mejor; datos que nos ayuden a entrenar el modelo para así prevenir futuros contagios”.

Subirana recalcó que se necesitan 10 millones de “toses” para llegar al 90 % de eficacia en la identificación de casos, y que esto se podrá lograr con ayuda de esta Casa de Estudio. “La UdeG ha tenido una relación extraordinaria con el MIT”, subrayó.

Por parte de la UdeG, el proyecto está cargo del coordinador general Académico y de Innovación, doctor Carlos Iván Moreno Arellano y del rector del Centro Universitario de Ciencias de la Salud (CUCS), doctor José Francisco Muñoz Valle.

Moreno Arellano declaró que: “Se necesitan 10 de millones de muestras para sofisticar el algoritmo. Se ha comprobado que el machine learning puede detectar casos de neumonía, psicosis y Alzheimer. Ahora requerimos un llamado al altruismo para el grabado de la mayor muestra posible, tanto de personas sanas como de quien ha sido diagnosticado con la enfermedad”.

Dijo que para este proyecto se ha tenido una gran colaboración por parte de los Hospitales Civiles de Guadalajara y la Coordinación General de Investigación, Posgrado y Vinculación (CGIPV) de la UdeG.

Por su parte, Muñoz Valle manifestó que: “Esta colaboración es importante porque se integra la investigación del CUCS y el MIT, que en un futuro puede significar en el diagnóstico del covid-19. Para grabar la tos en el sitio web se requiere: leer el aviso de confidencialidad y la carta de consentimiento avalado, ser mayor de edad, grabar la tos tres veces; se recomienda limpiar el dispositivo electrónico al que se tosió y al concluir, lavarse las manos”.

La coordinadora de investigación del CUCS, doctora Bárbara Vizmanos Lamotte, recordó que especialistas y desarrolladores de la UdeG han trabajado de la mano con el MIT para crear el sitio web y la app, que saldrá a la luz cuando el algoritmo funcione totalmente.
 
“Aquí el reto es que nuestros jóvenes inviten a la gente mayor que difícilmente se acercará a la página para grabarse”, subrayó.

Vizmanos Lamotte aseguró que una vez que se logre tener una efectividad mayor a 90 % (vinculado con la relación de toses grabadas y personas diagnosticadas), se podrá constatar la innovación ante las instancias de salud nacionales e internacionales, para que avalen la herramienta.

Recalcó que para grabar la tos solo se piden algunos segundos del tiempo de las personas participantes, y que lo ideal sería hacerlo durante 14 días, para así conocer la evolución de su tos, en dado caso de que hayan sido infectados.

Vizmanos Lamotte recordó que toda información recabada será anónima y disociada de los folios de las pruebas de detección. Una vez terminada la investigación para la creación del modelo será eliminada.

La titular de la CGIPV, doctora Margarita Hernández Ortiz, dijo que la colaboración “se ha enfocado en que volvamos a la práctica clínica y escuchemos la tos, pero a través de la tecnología. Esta práctica se está olvidando, y ahora volvemos a algo tan sencillo, a escuchar la tos de los pacientes”, informó.

 El proyecto ha sido probado y avalado por los Comités de Ética en Investigación y Seguridad de la UdeG, y será fundamental para la etapa de desconfinamiento a escala global.

  • Boletín Informativo No. 160
    Iván Serrano Jauregui
    Martes 23 de Junio de 2020
    Guadalajara, Jalisco
    Fotografía: Adriana González