Un estudio en el que participan investigadores de la Universidad Pompeu Fabra (UPF) ha creado una base de datos de 1.040 grabaciones de personas tosiendo para desarrollar en el futuro dispositivos que predigan si una persona tiene conoravirus o no.
En un comunicado, la UPF ha explicado que los investigadores han creado un primer modelo de predicción de positivos de COVID-19, pero que se tendrán que llevar a cabo más investigaciones para saber con detalles de qué manera el coronavirus altera la señal de tos.
Las grabaciones recopiladas van acompañadas por datos de si las personas eran negativas o positivas por COVID-19, su sexo y la nacionalidad.
La UPF ha destacado que la base de datos puede servir para diseñar modelos de inteligencia artificial basados en "redes neuronales" que sean capaces de predecir la COVID-19 analizando la tos.
Entre las diferencias encontradas en las grabaciones destaca que, separándolas por género, se obtienen mejores predicciones, lo que confirma que la tos que generan hombres y mujeres no necesariamente es equivalente.
Los autores del proyecto han sido un ex alumno de la UPF e investigador de la Universidad de Augsburgo (UNA), Adrià Mallol, dos miembros del Grupo de Investigación en Tecnología Musical (MTG) del Departamento de Tecnologías de la Información y las Comunicaciones de la UPF, Helena Cuesta y Emilia Gómez, y un investigador de la UNA y del Imperial College de Londres, Björn Schuller.
El estudio se ha presentado en el Congreso Internacional Interspeech, bajo el proyecto 'DiCOVA Challenge', que pretende abordar cómo cambia la COVID-19 las características acústicas del sistema respiratorio, la tos y el habla.