Un método de detección de Covid-19 a través del análisis del sonido de la tos es desarrollado por un equipo de ingenieros e investigadores en las instalaciones de la empresa de tecnología Intel, en Guadalajara.
El equipo del Intel Guadalajara Design Center (GDC) se basó en una investigación académica de la Universidad de Cambridge de 2021 que usaba una base de datos auditiva para saber si una persona tenía esa enfermedad y cuyos resultados preliminares tuvieron un 69 por ciento de efectividad.
Los ingenieros mexicanos usaron deep learning –un subconjunto del machine learning en el que las redes neuronales, o sea, algoritmos inspirados en cómo funciona el cerebro humano, aprenden de grandes cantidades de datos– para mejorar la detección de la enfermedad, obteniendo mejores resultados que la universidad inglesa.
“Es gracias a la investigación y colaboración académica en la ciencia, que hoy en día tenemos innovaciones importantes como la vacuna contra el Covid-19. 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”,
declaró Carlos Galindo, ingeniero de Validación Eléctrica en el GDC y que lideró el proyecto que inició a partir de su investigación de maestría en el ITESO.
Con la ayuda de este tipo de tecnología, los médicos podrán realizar mejores diagnósticos y diferenciar entre otros tipos de enfermedades respiratorias, e inclusive existe la posibilidad de realizar diagnósticos a distancia con solo una grabación de la respiración del paciente.
Por Carlos Tomasini
