Uma equipe de cientistas, especialistas em IA (inteligência artificial), desenvolveu um aplicativo móvel que detecta casos de Covid-19 na voz das pessoas com mais precisão e rapidez do que os testes de antígenos usados até agora.
O sistema, que é apresentado nesta segunda-feira (5) no Congresso Internacional da Sociedade Respiratória Europeia, em Barcelona (Espanha), também é mais barato que os testes de antígenos, o que significa que pode ser usado em países de baixa renda onde esses testes são caros ou difíceis de fazer.
Segundo Wafaa Aljbawi, pesquisador do Instituto de Ciência de Dados da Universidade de Maastricht (Holanda), esse modelo de IA tem uma precisão de 89%, percentual que no caso de testes varia de acordo com a marca.
“Nossos resultados são promissores e sugerem que gravações de voz e algoritmos de IA ajustados podem ser altamente precisos para determinar quais pacientes têm Covid-19”, diz ele.
"Esses testes são gratuitos e de fácil interpretação. Além disso, podem ser testes virtuais remotos e seu tempo de resposta é inferior a um minuto para que possam ser usados, por exemplo, em pontos de entrada de grandes aglomerações para garantir uma detecção rápida", afirma.
A Covid geralmente afeta o trato respiratório superior e as cordas vocais e causa alterações na voz de uma pessoa.
A partir daí, Aljbawi, Sami Simons, pneumologista do Maastricht University Medical Center, e Visara Urovi, do Data Science Institute, investigaram se era possível usar a IA para analisar vozes e detectar infecções.
Para fazer isso, eles usaram o aplicativo aberto Covid-19 Sounds, criado pela Universidade de Cambridge para estudar os sintomas do coronavírus, um banco de dados contendo 893 amostras de áudio de 4.352 participantes saudáveis e não saudáveis, 308 dos quais deram positivo para Covid-19.
O aplicativo é instalado no celular do usuário, o participante deve fornecer informações básicas, dados sobre seu histórico médico e hábitos como fumar, e em seguida é solicitado que ele registre sua respiração, sua tosse e sua voz.
Usando a técnica de análise de voz chamada análise do espectrograma de Mel, que identifica diferentes características da voz, como volume, potência e variação, eles conseguiram decompor as propriedades das vozes dos participantes.
Depois, para distinguir a voz dos pacientes de Covid-19 dos saudáveis, os cientistas construíram diferentes modelos de inteligência artificial e estudaram qual funcionava melhor para classificar os casos.
O modelo Long-Short Term Memory (LSTM), baseado em redes neurais que imitam a maneira como o cérebro humano opera e reconhece as relações subjacentes nos dados, alcançou uma precisão de 89% na detecção correta de casos positivos e de 83% dos negativos.
Os resultados da pesquisa serão validados em um estudo maior com 53.449 amostras de áudio de 36.116 participantes.