El laboratorio Nacional para Investigación en Inocuidad Alimentaria (LANIIA) de la Universidad Autónoma de Nayarit (UAN), se encuentra participando en el proyecto titulado “CoughControl:Web / Mobile App for Covid-19 in Ambulatory Care for Point-of-Need Infection Identification, and Surveillance of potencially infected individuals”, el cual tiene el objetivo de desarrollar una aplicación para la detección de personas infectadas por COVID-19.
Cabe mencionar, que este proyecto es liderado por Javier Andreu Pérez de la Universidad de Essex en el Reino Unido, y la persona responsable en México es Humberto Pérez Espinoza de la Unidad de Transferencia Tecnológica ubicada en Tepic, Nayarit, creada por Centro de Investigación Científica y de Educación Superior de Ensenada (CICESE-UT3), además de participar instituciones del Reino Unido, Bolivia y México, mientras que la UAN, colabora desde LANIIA, con Manuel Iván Girón Pérez, investigador de la máxima casa de estudios.
Humberto Pérez, explicó que las personas infectadas por COVID-19 tienen una tos distintiva y particular de dicha enfermedad, por lo que a través del análisis acústico de la tos, se espera crear modelos computacionales que puedan discriminar la voz de un paciente infectado por COVID-19 a otro que presente síntomas diferentes. Agregó que en este proyecto se aplicarán algoritmos de procesamiento de señales para extraer características acústicas del audio, logrando discriminar el sonido e identificando patrones que se establezcan.
De la misma manera, señaló que ya se cuenta con muestras de pacientes hospitalizados en España, donde se hizo un primer prototipo y los resultados son alentadores, por lo que dijo, con base en ello esperan realizar una colección de datos enfocada más al contexto de pacientes en México y el pacífico, que permita reabastecer los proyectos desarrollados y clasificar las toces.
Por su parte Iván Girón, precisó que existen demasiadas variables en el proyecto, desde edad del paciente, sexo, gravedad de la enfermedad, por lo que se necesitan ser muy específicos en las características a ingresar en el programa, y que la muestra de toces sea muy grande para que traten de interpretar todas las variables y clasificarlas por grado de infección.
Puntualizó, que dada la variedad en los datos que se colectan, deben tener cuidado con las características acústicas, por ello continúan revisando e investigando en literatura para determinar el análisis de voz y reconocer aspectos paralingüísticos del hablar, existiendo un gran análisis previo a este proyecto. Adicionó, que todo lo anterior se integrará a los algoritmos de procesamiento de señales, para obtener características y vectores específicos, que alimentarán el sistema, especificando cada ejemplo.
El investigador de la UAN, comenta que dado que en la institución se encuentran trabajando con pacientes con COVID-19 ambulatorios no hospitalizados, están aportando muestras de tos de dichos pacientes, a quienes se les entrega una carta de consentimiento informado, para explicarles el proyecto y donen de manera voluntaria el sonido de su tos, para posteriormente registrarlo en un dispositivo.
“Es importante conjuntar la experiencia de todo el equipo, cada quien desde su especialidad y complementar las habilidades que tenemos, con expertos en cada área, asimismo es una oportunidad para los nayaritas y diferentes centros de investigación, tanto para la UAN como para las universidades del mundo”, concluyó.