📢 NOTIFICACIONES COVID-19 (MIT)

Un equipo del Auto-ID Lab, un laboratorio del Massachusetts Institute of Technology (MIT) en Boston, dirigido por el investigador catalán Brian Subirana, está perfeccionando un modelo de reconocimiento de voz que, usando inteligencia artificial, ayuda a hacer un diagnóstico de la COVID-19 a través del móvil y de forma gratuita. Los primeros resultados se muestran muy alentadores. El proyecto podría facilitar la detección de los positivos en la COVID-19 simplemente respondiendo en el móvil a unas preguntas, e incluyendo el sonido de la propia tos, aunque sea forzada.

Ante la incertidumbre sobre cómo afrontar el desconfinamiento, esta herramienta podría contribuir a gestionar la vuelta a la nueva normalidad previniendo posibles contagios y rebrotes, puesto que permitiría detectar casos de la COVID-19 de manera sencilla e inmediata – tantas veces como se quiera, a coste cero y en cualquier lugar.

Para perfeccionar el modelo y entrenar el algoritmo, ya han empezado a trabajar con centros hospitalarios como el Hospital Clínic de Barcelona. Susana Puig, jefa de Servicio en el Hospital Clínic, coordina un equipo de más de 20 investigadores para recoger grabaciones de la tos y datos clínicos de pacientes.

Además de la colaboración de hospitales, el equipo necesita también de forma urgente datos de la ciudadanía en general. Por eso han creado la web opensigma.mit.edu donde, desde cualquier dispositivo móvil u ordenador, cualquier persona que quiera ayudar de manera fácil y rápida a superar esta pandemia, puede grabar su tos de forma totalmente anónima. Una ayuda que no solo se limita al problema local de nuestro desconfinamiento, sino que puede ser esencial y una gran ayuda para países en desarrollo.

Una vez el algoritmo haya recopilado suficiente información para ofrecer unos resultados el máximo de fiables, se presentará a la comunidad científica y a las autoridades sanitarias para ser validado. El objetivo final es poner a disposición de toda la población una App en abierto (open source e interoperable), y de forma totalmente altruista, para el diagnóstico de la COVID-19.