Inventan un nuevo dispositivo que detecta la tos y avisa de epidemias

Investigadores de la Universidad de Massachusetts Amherst (Estados Unidos) han inventado un dispositivo de vigilancia portátil impulsado por el aprendizaje automático que puede, en tiempo real, detectar la tos y su cantidad en multitudes, y luego analizar los datos para monitorizar directamente enfermedades similares a la gripe y sus tendencias.

Los creadores de este dispositivo revolucionario, bautizado con el nombre de FluSense, indican que podría usarse en hospitales, salas de espera y espacios públicos más grandes, complementando las herramientas de vigilancia de la salud utilizadas para pronosticar la gripe estacional y otros brotes respiratorios virales, como la pandemia del coronavirus o el SARS.

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Los datos proporcionados por dispositivos como este pueden ayudar a determinar el momento adecuado para las campañas de vacunación contra la gripe, las posibles restricciones para viajar o la asignación de suministros médicos, entre otros. "Esto puede permitirnos predecir las tendencias de la gripe de una manera mucho más precisa", señala a Neuroscience News Tauhidur Rahman, profesor asistente de Informática y Ciencias de la Información y uno de los creadores del FluSense.

Efectividad del 81%

FluSense cuenta con una matriz de micrófonos de bajo coste, un motor de computación neuronal y obtiene datos de imágenes térmicas gracias a un ordenador de placa simple de bajo coste (Raspberry Pi). No almacena información de identificación personal, como datos de voz o imágenes distintivas, por lo que respeta la privacidadde las personas. Así, una cámara térmica detecta el calor emitido por nuestros cuerpos y un micrófono graba sonidos de nuestras toses. Esos datos se introducen en una Raspberry Pi y se envían a una memoria USB conectada que ejecuta un modelo de red neuronal computacional entrenado para reconocer el sonido de la tos. De esta manera, se puede contabilizar el número de toses y establecer un modelo de pronóstico en función del tamaño de la multitud detectada.

El modelo fue entrenado con fragmentos de audio de personas tosiendo, estornudando y aclarándose la garganta. En pruebas en cuatro salas de espera diferentes de una clínica durante siete meses, FluSense recolectó más de 350.000 imágenes termales, 21 millones de muestras de audio y fue preciso al detectar tos el 81% del tiempo. "He estado interesado en sonidos corporales que no son el habla durante mucho tiempo", recuerda Rahman. "Pensé que si podíamos capturar sonidos de tos o estornudos en espacios públicos donde mucha gente se congrega, podríamos utilizar esta información como una nueva fuente de datos para predecir tendencias epidemiológicas".

El siguiente paso es probar FluSense en otras áreas públicas y ubicaciones geográficas. "Tenemos la validación inicial de que la tos tiene una correlación con la gripe", señalan los investigadores. "Ahora queremos validarlo más allá de este entorno hospitalario específico y demostrar que podemos generalizar sus resultados en todas las ubicaciones".