Algoritmo desenvolvido nos EUA identifica tosse causada por covid-19 inaudível para humanos
Cerca de 70 mil amostras de áudio, cada uma contendo uma série de tossidas foram coletadas por laboratório
Foto: GETTY IMAGES VIA BBC
As pessoas com covid-19 foram identificadas pelo som da tossida através de um algoritmo de inteligência artificial desenvolvido no laboratório do Massachusetts Institute of Technology, nos Estados Unidos.
Cerca de 70 mil amostras de áudio, cada uma contendo uma série de tossidas foram coletadas pelo laboratório. Destas, 2,5 mil são de pessoas com casos confirmados de coronavírus.
De acordo com o cientista coautor do estudo, que foi publicado no IEEE Journal of Engineering in Medicine and Biology, Brian Subirana, existe uma diferença crucial no som da tosse de um paciente assintomático de covid-19 que não pode ser percebida por ouvidos humanos.
Segundo o relatório do estudo, o mecanismo poderia ser usado "para triagem diária de estudantes, trabalhadores e do público, nas escolas, trabalho e transporte reabrirem. Ou até para testes de piscina para alertar rapidamente e evitar surtos em grupos".
Nos testes, o algoritmo atingiu uma taxa de sucesso de 98,5% entre as pessoas que receberam um resultado oficial positivo no teste do coronavírus, aumentando para 100% nas que não tinham outros sintomas.
Em julho, o projeto Covid-19 Sounds da Cambridge University relatou uma taxa de sucesso de 80% na identificação de casos positivos de coronavírus com base em uma combinação de respiração e sons de tossida.
