Un acceso de tos en el teléfono es suficiente para obtener un diagnóstico con una precisión del 98%. Investigadores del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT) de Boston, EEUU, desarrollaron una aplicación móvil que usa inteligencia artificial para reconocer a las personas asintomáticas portadoras del coronavirus escuchando la tos en el teléfono.

Según los desarrolladores, de la boca sale un sonido característico que, si bien es indistinguible para el oído humano, no escapa al algoritmo, que tiene una tasa de éxito cercana al 100%, según las primeras pruebas publicadas en el IEEE Journal of Engineering in Medicine and Biology, según la agencia ANSA.

Desde el MIT aseguraron que pronto podría conducir al desarrollo de una aplicación gratuita para teléfonos inteligentes para la detección masiva de casos.

"La implementación de esta herramienta podría frenar la propagación de la pandemia si todos la usaran antes de ir a la escuela, a una fábrica o a un restaurante o comercio", explicó el investigador Brian Subirana.

El grupo del MIT había comenzado a desarrollar una red neuronal (llamada ResNet50) para reconocer a los pacientes de Alzheimer por la fuerza expresada por sus cuerdas vocales durante la tos inducida.

Con el brote de la pandemia, intentaron adaptar el sistema entrenándolo para reconocer a los pacientes con Covid-19.

El sistema está alimentado con grabaciones de audio de toses recogidas en la web gracias a la colaboración de voluntarios sanos y no sanos, incluidas personas afectadas por el nuevo coronavirus (tanto sintomáticos como asintomáticos).

Probado con mil grabaciones de audio, la app demostró identificar a los sujetos infectados con una precisión del 98,5%, incluidos los asintomáticos que quedan desenmascarados en el 100% de los casos.

Caen ventas 14,9%

Las ventas en los comercios minoristas registraron en octubre una caída de 14,9% respecto a igual mes de 2019 en base a la medición de cantidades de productos vendidas tanto en la modalidad online como en los locales físicos. En septiembre la caída fue de 10,1%, según el informe de la CAME.