Filtrar por tipo de entrada
Seleccionar todo
Noticias
Páginas
Eventos
Filtrar por categorías
Seleccionar todo
AI ANALITICA
Apps móviles e Internet de las Cosas
Avance de la ciencia
Big data
Comunidades conectadas
Coronavirus
Cursos y capacitaciones
DIAGNOSTICO
Editorial inicial
Editoriales
El mundo en la nube
Eventos
Infografías
Inteligencia Artificial y Ciencia
IoTApps
Noticias
Plataformas digitales
Redes sociales
Reseña de publicaciones científicas
Resumen de Cursos
Sinopsis de ensayo
Sinopsis de Marcos de Referencia
Sinopsis de publicaciones recientes
Uso de Plataformas Digitales
Filtrar por tipo de entrada
Seleccionar todo
Noticias
Páginas
Eventos
Filtrar por categorías
Seleccionar todo
AI ANALITICA
Apps móviles e Internet de las Cosas
Avance de la ciencia
Big data
Comunidades conectadas
Coronavirus
Cursos y capacitaciones
DIAGNOSTICO
Editorial inicial
Editoriales
El mundo en la nube
Eventos
Infografías
Inteligencia Artificial y Ciencia
IoTApps
Noticias
Plataformas digitales
Redes sociales
Reseña de publicaciones científicas
Resumen de Cursos
Sinopsis de ensayo
Sinopsis de Marcos de Referencia
Sinopsis de publicaciones recientes
Uso de Plataformas Digitales
La Universidad de Guadalajara colabora con el MIT; lanzan campaña “Tose Con Causa” para crear app que detecta COVID-19 a través de la tos

El proyecto busca facilitar la detección de casos positivos de COVID-19 a través de un cuestionario en la app y una grabación de la tos de usuario.

La Universidad de Guadalajara (UdG), fue invitada a colaborar en este proyecto del Massachussets Institute of Technology (MIT) que tiene como objetivo el desarrollo de una app que podría detectar COVID-19 a través del sonido de la tos.

Este proyecto está siendo desarrollado por el Auto-ID Lab del MIT, y es dirigido por el doctor e Investigador catalán, Brian Subirana, profesor del MIT y de Harvard.

Para lograr el desarrollo de una aplicación que pueda detectar COVID-19 a través de la tos, es necesaria la creación de un algoritmo. Para optimar este algoritmo y obtener los resultados deseados, es necesario entrenarlo a través de la recolección masiva de audios de tos de diferentes personas. Es por eso que desde abril se iniciaron colaboraciones con hospitales en Barcelona que habilitaron plataformas en línea para que los usuarios suban su audio.

La UdG por su parte, lanzó la campaña “Tose con Causa” para pedir el apoyo ciudadano para recopilar el sonido de la tos, sin importar si es forzada, grabarla y subirla al sitio en un proceso que dura menos de un minuto.

Además, a través del Hospital Civil de Guadalajara, perteneciente a la UdG, se recopilarán los datos de la tos de pacientes que tomen prueba de COVID-19, para entrenar el algoritmo con datos de pacientes confirmados.

Una vez entrenado el algoritmo de inteligencia artificial reconocerá el sonido de la tos de una persona enferma y una persona sana. Es por ello que se necesita el mayor número posible de grabaciones para definir cómo es el sonido de una tos “normal” y cómo es el de aquella persona enferma de COVID-19.

Tras la recopilación de información, y la realización de pruebas en las que se espera arroje resultados fiables, el siguiente paso es presentarla a la comunidad médica y científica, así como a las autoridades de salud, para que su uso pueda ser aprobado. Tras esto el equipo del MIT sugiere poner a disposición de la población una aplicación interoperable, gratuita y de código abierto.

Para participar y conocer más ingresa al sitio: https://www.toseconcausa.udg.mx/ pueden participar personas de 20 a 90 años, sin importar si han experimentado o no síntomas de COVID-19.

Noticias destacadas

Noticias por país

Comparte el contenido

Salud Digital en el mundo

  • — Science Brief: Omicron (B.1.1.529) Variant/ actualizaciones CDC
    Ver más
  • — Coronavirus resource center / Johns Hopkins
    Ver más
  • — Rastreo epidemiológico de contactos COVID-19 / Curso Johns Hopkins
    Ver más
  • — Comportamiento infección SARS-CoV-2 / Calculadora FCS
    Ver más
  • — Omicron SARS-CoV-2 variant: a new chapter in the COVID-19 pandemic/ Artículo The Lancet
    Ver más
  • — Genomic Epidemiology Tracker / GISAID
    Ver más
  • — Consorcio Mexicano de Vigilancia Genómica
    Ver más
Secured By miniOrange