Proyecto sobre monitoreo de tos basado en inteligencia artificial propuesto por Investigadores del IMTAvH es financiado por red internacional AI4PEP

Equipo del IMTAvH conformado por los investigadores César Ugarte Gil, Gabriel Carrasco y Patricia Espinoza, en colaboración con un equipo investigador de Canadá, desarrollarán proyecto enfocado en la detección de enfermedades infecciosas respiratorias a través de una aplicación de inteligencia artificial para el monitoreo de tos. La propuesta ha sido seleccionada para financiamiento por la red AI4PEP que busca fortalecer los sistemas de salud pública de manera equitativa usando soluciones de inteligencia artificial responsables lideradas en el Sur global para mejorar la prevención, la preparación y la respuesta a los brotes de enfermedades infecciosas emergentes y reemergentes. El mapa muestra los 16 centros financiados a través de la red AI4PEP.

Nombre del proyecto:

Detección doméstica de infecciones respiratorias contagiosas y transmisibles mediante un monitor de tos basado en inteligencia artificial

Resumen del Proyecto:

La tos es un síntoma para detectar enfermedades pulmonares de nueva aparición, controlar la descompensación clínica en los enfermos crónicos o evaluar la respuesta clínica a la terapia recientemente implementada. Aunque la tos es fundamental para el tratamiento clínico de las enfermedades pulmonares, no se cuantifica, controla ni analiza objetivamente. Los desarrollos recientes en inteligencia artificial (IA) ahora permiten la grabación y el análisis del sonido de manera automatizada que transforman la tos en un síntoma objetivo y rico en datos. De esta manera, permite (i) la identificación de tos entre otros sonidos y fondos acústicos («detección de tos») y (ii) la identificación de sonidos de tos específicos de enfermedades entre toses de diferentes etiologías («clasificación de tos»). Dichos modelos de IA se pueden implementar en teléfonos inteligentes, lo que representa un enfoque simplificado en comparación con los dispositivos de registro de tos utilizados anteriormente. Este estudio amplía un subestudio piloto que nuestro equipo implementó en Lima, Perú, que se centró en registrar sonidos de tos por tuberculosis (TB) y la tos por COVID-19. A través del presente estudio ampliamos el panel de enfermedades respiratorias infecciosas mediante la detección de 5 patógenos respiratorios circulantes en Lima, Perú, incluyendo TB, COVID-19, influenza A, influenza B y virus sincicial respiratorio (VSR). Registraremos la tos y analizaremos su patrón de tiempo y naturaleza en pacientes que presentan diferentes enfermedades pulmonares. La recopilación de un panel más amplio de enfermedades nos permitirá crear una rica base de datos de sonidos de tos, describir la evolución natural de la tos en varias enfermedades pulmonares y entrenar modelos mejorados de IA en clasificación de tos.

Este proyecto es parte de una iniciativa global financiada por el IDRC sobre IA para la Salud Global.