Dos universidades líderes están tratando de desarrollar aplicaciones detección de Covid-19 que escuchen la tos y las voces de los usuarios. Esto para predecir si están infectados con el coronavirus.
Pero los dos proyectos están adoptando enfoques diferentes para la privacidad.
El esfuerzo de la Universidad de Cambridge busca mantener a los voluntarios en el anonimato, pero dice que esto actualmente está limitando su trabajo.
Mientras tanto, un equipo de la Universidad Carnegie Mellon dice que es fundamental que los usuarios se registren, pero ha tenido que desconectarse temporalmente.
Las dos iniciativas son independientes entre sí.
Ambos se basan en el aprendizaje automático. Se trata de una forma de inteligencia artificial en la que los ordenadores analizan grandes cantidades de datos. ¿Para qué? Para encontrar patrones que puedan usarse para resolver problemas.
En este caso, el objetivo es poder distinguir el Covid-19 de otras enfermedades, incluida la gripe.
Ambos equipos reconocen que el software resultante no reemplazaría la necesidad de otras pruebas médicas.
Calidad de los datos
La Universidad de Cambridge lanzó el proyecto de Sonidos Covid-19 el martes .
Se invita a los miembros del público a respirar y toser en el micrófono de un ordenador, así como a proporcionar detalles de tu edad, sexo, ubicación aproximada y si recientemente habéis dado positivo por el coronavirus.
Luego se pide que lean la siguiente frase tres veces: «Espero que mis datos puedan ayudar a controlar la pandemia de virus».
«El objetivo es recopilar suficientes datos para verificar si a partir de estos sonidos podemos diagnosticar a las personas que tienen Covid-19 y tal vez incluso la etapa de la enfermedad», explica la profesora Cecilia Mascolo.
«Si hacemos que esto funcione, tal vez podríamos ayudar a servicios como la línea de ayuda 111 NHS del Reino Unido».
En su primer día, alrededor de 1.200 personas proporcionaron grabaciones, 22 de las cuales dijeron que habían dado positivo recientemente.
El equipo espera tener un producto listo en tan solo dos meses.
«El análisis no llevará mucho tiempo, pero todo depende de la calidad de los datos que recopilamos», agrega el profesor Mascolo.
En la actualidad, el proyecto se limita a recolectar muestras a través de un sitio web, en lugar de aplicaciones de detección de Covid-19 para Android.
Esto se debe en parte a que Apple y Google están restringiendo quién puede publicar aplicaciones de detección de Covid-19 en sus tiendas, y este esfuerzo aún no califica.
«La aplicación es mejor porque puede volver a los voluntarios en los días siguientes y pedirles que vuelvan a grabar», explica el profesor Pietro Cicuta, otro miembro del equipo.
Esto no es posible hacerlo a través del sitio web, agrega, sin comprometer el anonimato de los usuarios.
Consecuencias no deseadas
El Detector de voz Covid del equipo Carnegie Mellon se basa en los cimientos del trabajo anterior de creación de perfiles de voz realizado en la universidad con sede en Pittsburgh.
Se puso en marcha brevemente el 30 de marzo. Se pidió a los usuarios que tosieran, grabaran los sonidos de las vocales y recitaran el alfabeto, además de proporcionar detalles sobre ellos mismos.
Al final del proceso, la herramienta muestra una indicación de la probabilidad de que tengan Covid-19.
Pero los investigadores se dieron cuenta de que era necesario repensar.
«No importa cuántas renuncias expongas allí, cuán claramente le digas a la gente que esto no ha sido validado médicamente, algunas personas tomarán la máquina como la palabra de Dios», explica la Dra. Rita Singh.
«Si un sistema le dice a una persona que ha contratado Covid-19 que no lo tiene, puede matar a esa persona».
«Y si le dice a una persona sana que lo tiene, y se va a hacerse la prueba, puede usar recursos valiosos que son limitados».
«Por lo tanto, tenemos muy poco margen de error en ambos sentidos, y estamos deliberando sobre cómo presentar los resultados para que estos riesgos desaparezcan».
Todavía espera volver a poner en línea el aspecto de recopilación de datos del servicio antes de que finalice esta semana.
El plan es permitir que los usuarios se registren sin tener que proporcionar sus nombres. Pero a diferencia del esfuerzo de Cambridge, los voluntarios deberán configurar una cuenta vinculada a su dirección de correo electrónico.
El profesor Singh dice que esto es necesario para proporcionar a los usuarios comentarios revisados a medida que la herramienta se vuelve más precisa, por ejemplo, si alguien se muda a un grupo de alto riesgo.
«La otra cosa es que nos tomamos en serio el derecho a ser olvidados», agrega.
«Por lo tanto, deberían tener la capacidad de volver a nosotros años después, presionar un botón y decir que quiero que se elimine cada muestra de mi voz».
Limitaciones del equipo
Si bien ambos proyectos son optimistas sobre sus perspectivas, otro experto en reconocimiento de sonido basado en IA tiene preocupaciones.
«Con las Midlands y Londres sufriendo los peores brotes de Covid-19 en el Reino Unido, las variaciones regionales en la forma en que suena la gente significa que algunas áreas podrían tener una influencia indebida en el modelo de IA a menos que se controle cuidadosamente en los datos», comentó Chris Mitchell, director ejecutivo de Audio Analítico.
El otro desafío es puramente técnico. «Recoger sonidos respiratorios detallados para un análisis experto se hace más difícil sin usar micrófonos especializados, y ambas pruebas requieren que los pacientes se graben a sí mismos usando un teléfono inteligente [o PC]».
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