Investigadores DIE trabajan en tecnología que podría detectar dificultades respiratorias utilizando Inteligencia Artificial

La investigación podría detectar, prevenir y hacer seguimiento automático a la población con mayor riesgo al momento de contraer COVID-19. También, sería capaz de identificar enfermedades preexistentes o laborales producto de las faenas de gran riesgo pulmonar como el trabajo en la gran minería, gases peligrosos, como el trabajo de bomberos, y el asma ocupacional, bisinosis en los panaderos, entre otras ocupaciones con alto compromiso respiratorio. Incluso, sería capaz de evaluar y dar seguimiento a los habitantes de la zona de sacrificio en Quintero.

Un equipo de académicos del Departamento de Ingeniería Eléctrica -DIE-de la Facultad de Ciencias Físicas y Matemáticas de la Universidad de Chile -FCFM- y del Hospital Clínico de la misma Casa Estudios HCUCH- trabajan en el desarrollo de una tecnología que puede evaluar la dificultad respiratoria o disnea utilizando como mecanismo la voz, a través de la telefonía celular o fija aplicando técnicas de Inteligencia Artificial -IA-.

El equipo liderado por el profesor Néstor Becerra Yoma con la colaboración de los profesores; César Azurdia, Claudio Estévez y Sandra Céspedes, todos del Departamento de Ingeniería Eléctrica -DIE-; Más los médicos Laura Mendoza, broncopulmonar, y Mauricio Ruiz, jefe de la sección de neumología, ambos académicos asociados al -HCUCH-, son los encargados  de llevar a cabo esta investigación que tiene como financiamiento el programa COVID-ANID de la Agencia Nacional de Investigación y Desarrollo, ANID.

En algunos ambientes de trabajo, puede existir exposición a distintos agentes de riesgo, como por ejemplo los gases químicos, los cuales aumentan la posibilidad de que un trabajador sufra un determinado daño pulmonar derivado de su inhalación, incrementado la posibilidad de daño al contraer COVID-19.

Una de las motivaciones de esta investigación es detectar y hacer seguimiento automático de población de riesgo en COVID-19. Personas que pueden presentar comorbilidades o cuadros de enfermedades respiratorias y que tienen una probabilidad mucho más elevada de desarrollar complicaciones o de fallecer si se contagian de esta enfermedad, incluyendo sus posibles consecuencias. Con esta tecnología deseamos detectar y prevenir a estas personas, antes de que se encuentren en un estado crítico de dificultad respiratoria. También, queremos hacer seguimiento de aquellos pacientes que quedaron con deficiencia respiratoria como secuela debido a la pandemia”, aclara el profesor Néstor Becerra.

El trabajo investigativo busca la detección y seguimiento de la dificultad respiratoria de pacientes de riesgo usando la red de telefonía, por lo que ofrece una oportunidad de limitar los efectos de la pandemia con alcances positivos más allá de la actual contingencia.

“Usaremos métodos avanzados de “machine learning -aprendizaje automático-” para analizar la señal de voz de modo de detectar patrones de dificultad respiratoria. Finalmente, se podrá usar la georreferenciación como información adicional para el control de la pandemia. Por lo mismo, pensamos que con este proyecto podemos llegar a un método que sea aplicable de modo masivo y automático para evaluar la dificultar respiratoria más allá de la pandemia actual en la detección de enfermedades respiratorias”, comenta el líder del proyecto.

En el mundo existen varias iniciativas que se han estado desarrollando para detectar Covid19 mediante el uso de la voz. A modo de ejemplo, están la de Carnegie Mellon University, CMU (USA), Universidad de Cambridge (UK), VOCA.AI (Israel). India también está probando estas tecnologías.

Al respecto, el profesor Néstor Becerra, comenta que “la idea es detectar biomarcadores en la laringe y cuerdas vocales originados por el Covid19 pidiéndole a la persona que tosa y que pronuncie ciertas elocuciones específicas. El gran problema es qué ocurre con los asintomáticos, que serían, según algunas estimaciones, 50% de todos los infectados.

“Además, la mayoría de los sintomáticos tiene síntomas leves y no siempre asociados a las vías respiratorias. Por esta razón es poco probable que el Covid 19 afecte el aparato fonador en todas las personas contagiadas, por lo que la confiabilidad como método universal de testeo es al menos cuestionable como modo de diagnóstico con todos los riesgos que esto implica. No he escuchado que estos métodos hayan sido validados clínicamente o aprobados legalmente para detectar el contagio del Covid-19 utilizando la voz en países desarrollados. Por otro lado, también es discutible la aplicabilidad que tienen en lugares donde se realizan testeo PCR ”.

Actualmente en Chile, no existe una manera de estimar la dificultad respiratoria de modo remoto y automático. Los médicos pueden entrevistar a los pacientes por teléfono y hacerles preguntas específicas para evaluar la dificultar respiratoria, pero este procedimiento no se puede aplicar de modo masivo por la cantidad de personal de salud requerido. Tampoco es aplicable si se requiere evaluar a pacientes varias veces por día, es aquí la ventaja de la investigación de la universidad chilena.

El profesor Becerra finaliza, “con el financiamiento del programa COVID de la ANID, actualmente ya desarrollamos una aplicación IVR y otra aplicación web para smartphone y estamos colectando voces de pacientes con el Hospital Clínico de la U. de Chile. Esperamos tener un prototipo en mayo o quizás en abril de 2021”.

Hay que destacar que el profesor Becerra tiene más de 25 años de experiencia en tecnologías de la voz con más de 70 publicaciones en revistas y congresos internacionales. Además, dirige el Laboratorio de Procesamiento y Transmisión de Voz -LPTV-, de la Casa de Bello, calificado como el de mayor proyección, en esta área, en toda América Latina.

16 de noviembre de 2020