MIT quiere usar tu tos para luchar contra Covid-19 en México

Contxto – ¿Y si te dijera que puedes detener a Covid-19 tosiendo… mucho? No te me vayas, espera, hay una respuesta técnica a esta pregunta, te juro que no estoy delirando (espero).

Investigadores del MIT y la Universidad de Guadalajara (UdG) en México están trabajando para desarrollar un algoritmo para “aprender” a identificar el sonido de la tos de pacientes con Covid-19.

Sin embargo, igual que con el aprendizaje automático, el equipo necesita que la gente literalmente “suba” los sonidos de su tos. Así es querido lector, un crowdsourcing de tos.

Los usuarios interesados en subir un audio de ellos mismos tosiendo pueden hacerlo aquí. Toma en cuenta que debes toser durante 60 segundos y que el proceso es anónimo. Al final del proyecto, los investigadores esperan ofrecer una app gratuita.

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¿Tos para luchar contra Covid-19?

Además del audio con tu tos, la plataforma te pedirá que proporciones información adicional como tu edad, sexo y si has sido diagnosticado con Covid-19.

Aunque no tengas tos, los investigadores también invitan a los usuarios a que se obliguen a toser. Si estás sano, el algoritmo también aprenderá eso de ti. Porque eso es lo bello del aprendizaje automático. Mientras más audios se suban, mejor será la precisión del programa para detectar literalmente “el sonido de Covid-19”.

El poder auditivo del aprendizaje automático ha sido utilizado para diagnosticar la enfermedad de Alzheimer, según el líder del equipo de investigación, Brian Subirana.

Para este caso con el Covid-19, Subirana dice que necesitarán aproximadamente “1 0 millones de tosidos” para que el algoritmo desarrolle una tasa de precisión del 90 por ciento.

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Una vez que se termine la investigación, el equipo quiere lanzar una app gratuita para la población general. A través de ella esperan reducir la propagación de Covid-19 a medida que se relajan las medidas de aislamiento.

Entonces, salva vidas y tose… pero no cerca de los demás, por favor. Ah, y limpia cuando hayas terminado.