algoritmo coronavirus tos COVID-19
Ferran Hueto, Brian Subirana, Prithvi Rajasekaran y Jordi Laguarta (de izq. a dcha.), los creadores de la app para detectar a enfermos por coronavirus.

La salida de esta crisis sanitaria sigue siendo una incógnita. Un nuevo estudio publicado hace unos días en la revista Science señala que el distanciamiento social continuo o intermitente podría ser necesario hasta en 2022. Los expertos apuntan que la incidencia total del virus hasta 2025 dependerá de la duración de la inmunidad, de la que se sabe poco hasta ahora. Sin embargo, muchos países, entre ellos España, empiezan a prepararse para este desconfinamiento, pese a que no hay certezas sobre cómo será.

Para contribuir a gestionar la vuelta a la nueva normalidad previniendo posibles contagios y rebrotes, un equipo del laboratorio Auto-ID Lab del MIT en Boston está desarrollando un modelo de diagnóstico de COVID a través de la tos mediante el móvil y de forma gratuita.

Los expertos están desarrollando el algoritmo de una app capaz de detectar los casos de COVID-19 de manera sencilla e inmediata. Lo primero que hace el algoritmo “es aprender”, explica el director del proyecto, el investigador catalán Brian Subirana, profesor del MIT y de Harvard. “En función de ese entrenamiento aprende, igual que los algoritmos de inteligencia artificial de reconocimiento de emociones, de imagen o de palabras”, añade. El equipo de Subirana cuenta también con dos jóvenes investigadores catalanes, Ferran Hueto y Jordi Laguarta, que están participando en el proyecto junto con Prithvi Rajasekaran y el profesor Sanjay Sarma.

“Ya lo hemos probado con unas 1.000 muestras y nos funciona muy bien”, destaca Subirana, aunque reconoce que la muestra todavía no es grande. Para obtener más información y facilitar la detección de positivos de COVID-19, están pidiendo la colaboración de la gente. 

Con el fin de recabar datos de las personas, han creado la web opensigma.mit.edu donde cualquier persona puede grabar su tos de forma totalmente anónima, desde cualquier dispositivo móvil u ordenador. Simplemente hace falta responder a unas preguntas e incluir el sonido de la propia tos, aunque sea forzada. “Cuanto más tos más fácil para el algoritmo pero no vamos a limitarlo a eso”, asegura.

El algoritmo será presentado a la comunidad científica y a las autoridades sanitarias para ser validado, una vez que el algoritmo haya recopilado suficiente información para ofrecer resultados fiables. Los datos obtenidos son “100 % anónimos y altruistas”. Una vez terminado el entrenamiento del algoritmo, estará disponible de forma libre (open source e interoperable), para quien lo quiera, ya sean empresas o particulares.

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Brian Subirana en entrevista con Innovaspain en mayo de 2019. Foto: Innovaspain.

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De acuerdo con Subirana, el sistema podría tener tres usos. El primero serviría para, en caso de tener pocos tests, decidir a quién aplicarlo. Otro sería para ver si este funciona en personas asintomáticas. Y un tercero sería para ayudar en el diagnóstico de casos complicados, para ver cómo evoluciona un paciente, explica el profesor del MIT. “La idea, al final, es ayudar a la comunidad médica”, enfatiza.

El equipo del MIT ha firmado hasta ahora un acuerdo con varios hospitales catalanes. En Estados Unidos lo ha hecho con tres clínicas —pero por acuerdos de confidencialidad no ha precisado con cuáles— y en México con la Universidad de Guadalajara (UdG) para implementar el sistema en clínicas de la ciudad.

Hospital Clínic de Barcelona

Uno de los hospitales en donde está siendo probada esta tecnología es el Hospital Clínic de Barcelona, donde la experiencia ha sido hasta ahora positiva. “Los datos preliminares tenían una precisión diagnóstica superior al 80 %. Pero son preliminares”, destaca la doctora Susana Puig, jefa de Servicio del hospital. Ella es quien coordina la parte clínica mientras que Subirana se encarga de coordinar la parte de ingeniería y de análisis automatizado.

El ensayo clínico que ella coordina en el hospital ha sido realizado hasta ahora con 150 pacientes. “En todas las personas que tienen una PCR positiva o una negativa, tanto si tienen síntomas como si no los tienen. También es muy importante detectar a los portadores sin síntomas”, detalla Puig.

El Clínic, centro de referencia de Cataluña para atender a los pacientes con coronavirus, se ha visto desbordado. En las últimas semanas atendió más de 2.000 casos. “Nuestro hospital ha triplicado el número de UCI, doblado el número de camas. Prácticamente más del 70 % de todos los pacientes ingresados era por COVID-19”, asegura Puig. “Ahora estamos mejor, ya estamos incluso cerrando algunas salas que habían tenido pacientes ingresados con COVID-19. Poco a poco vamos mejorando pero la verdad que ha sido muy complejo”, confiesa.

Esta herramienta ayudará a los médicos a saber quiénes han pasado la enfermedad y tienen anticuerpos, y quiénes no. Una información que ayudará mucho al desconfinamiento, de acuerdo con Puig. También permitirá saber qué persona puede ser contagiosa, para que se autoconfine y haga cuarentena.

“Si uno mismo con el móvil pudiera ver que en ese momento puede ser contagioso, seguramente evitará estar en contacto con otros, usará la mascarilla de forma apropiada, mantendrá mejor la higiene de manos. Es un refuerzo muy importante para todas las actitudes preventivas”, destaca.

Datos anónimos

Puig tiene claro que la tecnología puede ayudar en el desconfinamiento. “En momentos como ahora tal vez podemos ceder un poco de privacidad para salvar vidas”, asegura. “Todas las grabaciones y todos los datos están en servidores seguros del hospital, protegidos, los ingenieros pueden entrenar los algoritmos pero no venden ningún dato privado. Esto está súper preservado”.

Subirana asegura que con la recogida masiva y anónima de datos obtienen pocos y no pueden hacer un seguimiento de todos los síntomas. “Eso nos limita en el estudio, por eso tenemos que trabajar con hospitales. Al trabajar con estos podemos pedir más información. Estamos recogiendo muchos datos para tener muchos ejemplos de tos y ver cuáles son las características frecuenciales de la tos. Esto lo combinamos con estudios clínicos donde ya se tiene todos los mecanismos de privacidad que tiene el sistema hospitalario ya desarrollados a lo largo de décadas”, precisa

Un proyecto inspirado en el Alzheimer

El proyecto surgió a raíz de un proyecto relacionado con el Alzheimer y el Parkinson. Subirata y su equipo están trabajando en diagnósticos de pérdida de memoria a través de la voz, para ayudar a no perder la memoria. “Como tenemos la experiencia del procesado de voz dijimos: oye por qué no probamos con la voz (para detectar la COVID-19) y por eso nos metimos aquí”, relata.

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