Un equipo de ingenieros e investigadores del Intel Guadalajara Design Center (GDC) desarrollaron un método de detección de COVID 19 a través del análisis del sonido de la tos en pacientes con esta enfermedad respiratoria.
El desarrollo de esta solución se llevó a cabo durante todo un año y fue liderado por Carlos Alberto Galindo Meza, Ingeniero de Validación Eléctrica en el GDC, a partir de su proyecto de maestría en la Universidad ITESO.
El equipo de ingenieros del GDC involucrados en este proyecto tomó como base una investigación académica de la universidad de Cambridge del 2021, la cual identificaba si una persona padecía de COVID a través de sonidos provenientes de una base de datos auditiva.
Los resultados preliminares de la universidad inglesa demuestran que se logró identificar correctamente, con arriba del 69% de efectividad, cuándo una persona tiene COVID 19.
Así como el modelo inicial de Cambridge, el equipo de ingenieros mexicanos utilizó deep learning, para mejorar la detección de la enfermedad y así fuera más certero el método.
Con estas modificaciones a la investigación original, el equipo mexicano obtuvo resultados superiores a la primera entrega, logrando una mejora considerable al proyecto original de la Universidad de Cambridge.
“Es gracias a la investigación y colaboración académica en la ciencia, que hoy en día tenemos innovaciones importantes como la vacuna contra el COVID. Es por eso que como parte del equipo de ingenieros de Intel y el GDC, nos emociona mucho el tener la oportunidad de desarrollar este tipo de proyectos donde, desde una primera etapa, podemos deslumbrar aplicaciones con el potencial de salvar vidas en el futuro” compartió Carlos Galindo del GDC de Intel.
Los resultados iniciales de esta investigación fueron presentados en un artículo académico a inicios del 2021 y el caso se ha presentado diferentes congresos científicos de alto renombre, como IEEE Latin American Conference on Computational Intelligence en su edición del 2021 llevada a cabo en Temuco, Chile, donde se presentó una metodología de clasificación para distintos tipos de respiración.
Así como en el International Student Competition del IEEE EMBS donde se presentó la metodología de detección de COVID a través de respiración y tos donde se obtuvo el primer lugar en categoría de posgrado.
La importancia de contar con nuevos métodos de detección de COVID
Tan sólo en México, se han realizado más de 16.5 millones de pruebas COVID hasta el año 2022, debajo de países como Brasil, Chile, Argentina, Perú y Colombia, según datos de Statista, y hasta el día de hoy, hay 97 millones de personas vacunadas contra COVID-19 en México con al menos una dosis, y solo el 62% ha sido completamente vacunado según datos oficiales.
Sin embargo, aun cuando las medidas sanitarias han disminuido en el mundo, sigue siendo sumamente importante el contar con la capacidad de identificar entre diferentes enfermedades respiratorias.
Perfeccionar este tipo de herramientas en el sector salud puede significar la diferencia entre detectar una enfermedad en una etapa temprana, y por ende tener un mejor porcentaje de recuperación, que una detección tardía que puede llegar a tener consecuencias desastrosas.
Con la ayuda de este tipo de tecnología, los doctores podrán realizar mejores diagnósticos y podrán diferenciar entre otros tipos de enfermedades respiratorias. Inclusive existe la posibilidad de realizar diagnósticos a distancia con tan solo una grabación de tu propia respiración.
Los resultados obtenidos en este proyecto son prueba de que México tiene el talento necesario para desarrollar investigaciones internacionales en el campo de la biomédica y llevarlas a otro nivel gracias a la tecnología de Intel.
