Algoritmo identifica 'tossida de COVID' inaud�vel para humanos

Um algoritmo desenvolvido nos Estados Unidos identificou corretamente as pessoas com COVID-19 apenas pelo som de suas tossidas.

Nos testes, ele atingiu uma taxa de sucesso de 98,5% entre as pessoas que receberam um resultado oficial positivo no teste do coronav�rus, aumentando para 100% nas que n�o tinham outros sintomas.

Os pesquisadores precisariam de uma aprova��o regulamentar para transform�-lo em um aplicativo.

Eles disseram que a diferen�a crucial no som de uma tosse de um paciente assintom�tico de COVID-19 n�o pode ser percebida por ouvidos humanos.

'Teste de piscina'

O algoritmo de intelig�ncia artificial (IA) foi desenvolvido no laborat�rio do Massachusetts Institute of Technology (MIT).

O cientista do MIT Brian Subirana, coautor do estudo, publicado no IEEE Journal of Engineering in Medicine and Biology, disse: "A maneira como voc� produz som muda quando voc� tem COVID-19, mesmo se voc� for assintom�tico."

O mecanismo poderia ser usado "para triagem di�ria de estudantes, trabalhadores e do p�blico, nas escolas, trabalho e transporte reabrirem. Ou at� para testes de piscina para alertar rapidamente e evitar surtos em grupos", diz o relat�rio.

V�rias organiza��es, incluindo a universidade de Cambridge University, a universidade Carnegie Mellon e a start-up de sa�de Novoic, no Reino Unido, t�m trabalhado em projetos semelhantes.

Amostras de sons

Em julho, o projeto COVID-19 Sounds da Cambridge University relatou uma taxa de sucesso de 80% na identifica��o de casos positivos de coronav�rus com base em uma combina��o de respira��o e sons de tossida.

Em maio, ele havia coletado 459 sons de amostra de tosse e respira��o enviados por 378 membros do p�blico — agora, ela tem um banco de cerca de 30 mil grava��es.

O laborat�rio do MIT coletou cerca de 70 mil amostras de �udio, cada uma contendo uma s�rie de tossidas.

Destas, 2,5 mil s�o de pessoas com casos confirmados de coronav�rus.

'Detectar c�ncer'

O especialista em intelig�ncia artificial Calum Chace descreveu o algoritmo como "uma pe�a cl�ssica de IA".

"� o mesmo princ�pio de alimentar uma m�quina com v�rios raios-X para que ela aprenda a detectar um c�ncer", disse ele.

"� um exemplo de IA sendo �til. E, pela primeira vez, n�o vejo muita desvantagem nisso."

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