Un estudio reciente mostró el uso de un modelo de inteligencia artificial para la detección acústica de tos y la identificación de síntomas de enfermedades pulmonares.
La tos es un mecanismo de defensa importante para el sistema respiratorio, además es uno de los síntomas de diversas enfermedades pulmonares. Diversos enfoques de investigación utilizan la detección de la tos a través de grabaciones realizadas por dispositivos móviles para monitorear el empeoramiento de la condición de pacientes con enfermedades respiratorias como el asma.
Para ello utilizan modelos de inteligencia artificial entrenados con sonidos de tos, no obstante, como suele ocurrir con este tipo de modelos su entrenamiento puede verse afectado al enfrentarse a sonidos del mundo real. Estas grabaciones pueden contener sonidos confusos y ruidos de fondo que alteran el funcionamiento del modelo.
De esta forma, un estudio reciente explica la creación de dos métodos para mejorar el rendimiento de los modelos de IA que buscan detectar posibles enfermedades a través de grabaciones de tos. “Hemos desarrollado un algoritmo que nos ayuda a abordar este problema al permitir que una IA exprese incertidumbre. En lugar de tener que decidir ‘Sí, eso fue tos’ o ‘No, eso no fue tos’, la IA también puede informar que ha detectado un sonido con el que no está familiarizado. En otras palabras, a la IA se le da una tercera opción: ‘No sé qué fue eso’”, explican los autores.
Gracias a este modelo es posible evitar la aparición de falsos positivos asociados con las grabaciones de dispositivos móviles y los modelos con fallas en su entrenamiento. Este nuevo modelo fue probado dentro de modelos computacionales, y además necesito menos muestras de sonido por segundo. Utilizar menos tiempo de muestras sonido permite utilizar un dispositivo más pequeño y con menos poder de cómputo lo que también significa mayor eficiencia energética.
Los investigadores explican que el objetivo es añadir esta herramienta a un dispositivo portátil de monitoreo de la salud y facilitar su implementación. “Por ejemplo, hay interés en usar dispositivos portátiles de monitoreo de la salud que detecten la tos en personas que tienen asma, lo que podría generar una notificación sobre un mayor riesgo de un ataque de asma”, mencionan los autores. Incluso podría utilizarse en la detección de tos para el monitoreo de COVID-19.
Esta investigación se llevó a cabo con el financiamiento de la Fundación Nacional de Ciencias (NSF) de Estados Unidos, y del Centro de Sistemas Autoalimentados Avanzados de Sensores y Tecnologías Integradas (ASSIST). Cabe mencionar que uno de los objetivos generales de ASSIST es el desarrollo de dispositivos portátiles autoalimentados capaces de detección multimodal a largo plazo.
