Os doentes assintomáticos com Covid-19 não apresentam, por definição, quaisquer sintomas. Por essa razão, é menos provável que façam um teste e descubram que contraíram o vírus – apesar de o poderem espalhar.
No entanto, uma equipa de investigadores do MIT descobriu que existe um fator distintivo dos assintomáticos – o som da sua tosse. O seu estudo, publicado no IEEE Journal of Engineering in Medicine and Biology no dia 30 de setembro, desenvolveu um algoritmo que distingue o som da tosse dos doentes assintomáticos infetados com Covid-19 da tosse dos não infetados. De acordo com os investigadores, trata-se de “uma diferença de som impercetível ao ouvido humano”.
Brian Subirana, cientista do MIT e co-autor do estudo, concluiu que “a forma de produzir o som muda quando se está infetado com Covid-19, mesmo se a pessoa for assintomática”.
Até à data, o laboratório do MIT recolheu cerca de 70 mil amostras de áudios de pessoas a tossir, das quais 2500 estavam infetadas com Covid-19. Os testes revelaram uma taxa de sucesso de 98.5% a detetar os casos de doentes com Covid-19 e de 100% a detetar aqueles que não estavam infetados.
Uma aplicação para combater a pandemia
Este algoritmo é um exemplo de como a inteligência artificial pode ser útil na área da saúde. “A lógica do algoritmo é a mesma que a de alimentar uma máquina com uma série de raios-X, de forma a que esta aprenda a detetar cancros”, explicou Subirana.
Neste momento, os investigadores estão a aguardar a aprovação da Food and Drug Administration (FDA), a agência americana que regula o mercado dos medicamentos, para poderem desenvolver uma aplicação com este algoritmo. Assim, esta poderia ser utilizada em grande escala e de forma gratuita por todas as pessoas.
A aplicação funcionaria de forma simples: o utilizador podia entrar na aplicação todos os dias e tossir para o telemóvel. De seguida, receberia uma informação instantânea a dizer se estava ou não infetado. Se sim, seria reencaminhado para um teste formal para confirmar o diagnóstico.
“A implementação efetiva desta ferramenta de diagnóstico de grupo pode diminuir o crescimento da pandemia, se todos utilizarem a aplicação antes de ir para uma sala de aula, uma fábrica ou um restaurante”, disse Subirana, que defendeu que este algoritmo também pode ser utilizado para “testar de forma rápida casos de surtos localizados.”
