Deep learning ayuda a desarrollar nuevos métodos de detección de COVID-19
Ingenieros del GDC de Intel encuentran método de detección de la enfermedad a través del análisis del sonido de la tos en pacientes contagiados.
Un equipo de ingenieros e investigadores del Intel Guadalajara Design Center (GDC) desarrolló un método de detección de COVID-19 a través del análisis del sonido de la tos en pacientes con esta enfermedad.
La compañía informó que el desarrollo de esta solución se llevó a cabo durante un año y el proyecto estuvo liderado por Carlos Alberto Galindo, ingeniero de validación eléctrica en el GDC.
Así se realizó el desarrollo
El equipo de ingenieros tomó como base una investigación académica de la Universidad de Cambridge del 2021, la cual identificaba si una persona padecía COVID-19 a través de sonidos provenientes de una base de datos auditiva.
Los resultados preliminares decían que se logró identificar correctamente con arriba del 69% de efectividad cuando una persona estaba enferma.
El equipo de ingenieros mexicanos utilizó Deep learning para mejorarla detección de la enfermedad y hacer más certero el método.
Así fue como se obtuvieron resultados superiores a la primera entrega, logrando una mejora considerable al proyecto original de la Universidad de Cambridge.
Carlos Galindo, líder del proyecto, dijo que gracias a la investigación y colaboración académica en la ciencia hoy se tienen innovaciones importantes como la vacuna contra COVID-19.
“Nos emociona mucho tener la oportunidad de desarrollar este tipo de proyectos donde, en una primera etapa, podemos brindar aplicaciones con el potencial de salvar vidas en el futuro”, agregó Galindo.
¿Para qué sirve tener nuevos métodos de detección de COVID-19?
Intel informó que en México se han realizado más de 16.5 millones de pruebas COVID-19 hasta este año, debajo de países como Brasil, Chile, Argentina, Perú y Colombia.
Asimismo, hay 97 millones de personas vacunadas en México al menos con una dosis, y solo el 62% ha completado el esquema de vacunación. Sin embargo, es importante contar con la capacidad de identificar entre las distintas enfermedades respiratorias.
De ahí que, perfeccionar este tipo de herramientas en el sector salud puede significar la diferencia entre detectar una enfermedad en una etapa temprana y así tener un mejor porcentaje de recuperación.