Un modelo de IA escucha tu tos y detecta si tienes COVID-19

Por Alejandro Manriquez Published 1 de December de 2020

Es muy difícil distinguir entre las personas sanas y aquellas que están infectadas con COVID-19, pero que no experimentan síntomas físicos.

Sin embargo, investigadores del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT) aseguran que sí se puede descubrir a los asintomáticos a través de la forma en cómo tosen.

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Una diferencia que no es descifrable por los sentidos humanos, pero que sí puede ser detectado por la inteligencia artificial, informó la oficina de prensa del MIT.

En un artículo publicado recientemente en el IEEE Journal of Engineering in Medicine and Biology, los investigadores dan a conocer un modelo de inteligencia artificial que distingue a las personas asintomáticas de las sanas a través de grabaciones de tos.

Los interesados envían voluntariamente estas grabaciones a través de navegadores web y dispositivos como teléfonos celulares y computadoras portátiles.

Pixabay

Los investigadores entrenaron el modelo de inteligencia artificial con decenas de miles de muestras de tos, así como con palabras habladas. Cuando alimentaron el modelo con nuevas grabaciones de tos, éste identificó con precisión el 98.5 por ciento de las toses emanadas de personas con COVID-19. Además detectó el 100 por ciento de las toses de los asintomáticos, que informaron que no tenían síntomas pero habían dado positivo en la prueba del virus.

El equipo del MIT está trabajando ahora para incorporar el modelo en una aplicación fácil de usar. Si la Administración de Medicamentos y Alimentos (FDA) de Estados Unidos la aprueba, se podría adoptar a gran escala. Sería una herramienta de preselección gratuita, conveniente y no invasiva para identificar a las personas que probablemente sean asintomáticas de COVID-19.

Un usuario podría iniciar sesión a diario en la app, toser en su teléfono y obtener información al instante sobre si está o no infectado, lo que se luego debe confirmarse con una prueba médica formal.

“La implementación efectiva de esta herramienta de diagnóstico grupal podría disminuir la propagación de la pandemia si todos la usan antes de ir a un salón de clases, a una fábrica o a un restaurante”, asegura Brian Subirana, investigador del Laboratorio de Identificación Automática del MIT.

Alejandro Manriquez

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Apple

Los AirPods Pro son aprobados como audífonos médicos

AirPods

Es oficial: Apple ha obtenido la autorización de la Administración de Alimentos y Medicamentos de EE. UU. (FDA) para comercializar sus auriculares inalámbricos AirPods Pro 2 como audífonos de venta libre. La evolución de estos dispositivos de audio personales a audífonos completos podría tener grandes ramificaciones para el incipiente mercado de audífonos de venta libre y la voluntad de las personas de adoptar estos dispositivos.

En su evento de lanzamiento del iPhone 16 en septiembre, Apple anunció que sus auriculares inalámbricos insignia existentes obtendrán varias funciones nuevas de salud auditiva a finales de este otoño.

Salud

Google ayuda a detectar el cáncer de mama con ayuda de la IA

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Cada 19 de octubre se conmemora el Día Internacional de lucha contra el Cáncer de Mama, con el objetivo de concientizar acerca de esta enfermedad. En este contexto, Google difundió cómo trabaja en proyectos que combinan el poder de la inteligencia artificial (IA) con el conocimiento de los profesionales de la salud para crear herramientas de diagnóstico precisas y accesibles. Las investigaciones llevadas a cabo en varios diagnósticos detectaron una reducción del 9.4% de los falsos negativos y del 5.7% de los falsos positivos.
De acuerdo con la Organización Mundial de la Salud (OMS), el cáncer de mama es uno de los más comunes, siendo el 99% de los casos en mujeres. Asimismo, la Organización Panamericana de la Salud (OPS) afirma que el tratamiento puede ser altamente efectivo cuando la enfermedad se detecta a tiempo.
En este escenario, Adriana Noreña, vicepresidenta de Google para Hispanoamérica, reflexionó: “Como subrayé en mi participación en el Women 20 de Río de Janeiro, la inteligencia artificial tiene la capacidad de procesar y analizar enormes cantidades de datos en poco tiempo, identificar patrones complejos y aprender de forma contínua a través de sus algoritmos para mejorar su precisión, lo cual la convierte en una gran aliada para los profesionales de la salud”. Y agregó: “es crucial que haya cada vez más mujeres involucradas en el desarrollo de esta tecnología. Al incorporar nuestra perspectiva desde el momento cero, podemos garantizar que la IA no solo sea técnicamente avanzada, sino también nos permitirá crear soluciones íntimamente relacionadas con nuestro género, así como más equitativas y efectivas”.
En línea con estos esfuerzos por mejorar la detección temprana, entre 2016 y 2018, Google comenzó a implementar el uso del aprendizaje profundo -deep learning-, una de las áreas donde la IA emplea redes neuronales artificiales para aprender de grandes conjuntos de datos para realizar tareas complejas, con el fin de asistir a los médicos en la detección de la metástasis. Esta herramienta de análisis de nódulos linfáticos (Lymph Node Assistant -LYNA, por sus siglas en inglés-), es entrenada por medio de imágenes médicas, como radiografías, tomografías o imágenes patológicas, y clasificadas previamente por expertos, para que la IA pueda identificar los macro y micro patrones de la enfermedad. Así, LYNA tiene la capacidad de detectar la localización de la metástasis que, en muchos casos, es casi imperceptible al ojo humano, permitiendo que los médicos puedan acelerar el proceso de diagnóstico y, en consecuencia, adelantar el inicio del tratamiento.
En 2021, Google Health realizó una investigación clínica junto con Northwestern Medicine para explorar cómo la IA podría acelerar el diagnóstico del cáncer de mama, optimizando el proceso desde la mamografía inicial hasta el diagnóstico final. Comenzaron la investigación recopilando imágenes mamográficas de alta calidad provenientes de diversos pacientes, las cuales fueron clasificadas por expertos en salud para entrenar el modelo de IA ante la detección de cáncer, la identificación de características tumorales, entre otros aspectos.
Posteriormente, el modelo se probó en un entorno clínico real, donde las personas que se sometían a mamografías podían optar por que sus resultados fueran analizados por la IA junto con la evaluación de los radiólogos. Estos arrojaron datos alentadores: se redujeron los falsos negativos en un 9.4% y los falsos positivos en un 5.7%, en comparación con la práctica clínica estándar. Además, la IA demostró su capacidad de analizar una mamografía en menos de dos minutos, lo que permite obtener resultados más rápidos para las pacientes, acelerar tanto el diagnóstico como el tratamiento, al mismo tiempo que reduce los costos asociados a la atención y los tratamientos tardíos.

Premios Nobel: Hallazgos en beneficio de la salud
La semana pasada, Geoffrey Hinton, ex investigador de Google, fue galardonado junto a John Hopfield con el Premio Nobel de Física 2024 por sus descubrimientos en el campo del aprendizaje automático con redes neuronales artificiales (ANN por sus siglas en inglés), que sentaron las bases para el reconocimiento a través de la IA de patrones en imágenes, lenguajes y en información clínica que hoy se utiliza en el campo de la salud y en otras disciplinas.
Como se describe en este documento emitido por el comité del premio Nobel, este descubrimiento fue clave en el desarrollo de la herramienta para la predicción de las estructuras de cualquier proteína en tres dimensiones denominado AlphaFold, motivo por el cual dos científicos de Google DeepMind, Demis Hassabis y John Jumper, obtuvieron también este año el Premio Nobel de Química. AlphaFold fue abierta por Google a la comunidad científica de forma gratuita y ya fue utilizado por más de dos millones de investigadores de más de 190 países.

Telefonía celular

Las mejores aplicaciones de entrenamiento gratuitas para iOS y Android

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