Caracterización de la tos provocada por el COVID-19 en pacientes con diagnóstico positivo
En el contexto de la pandemia del COVID19, la OMS ha recomendado testear permanentemente a toda la población para localizar los focos de contagio y la gestión de recursos, dada la realidad en el Ecuador, donde el número de pruebas realizadas por cada millón de habitantes es de los bajos en la región, así como la incapacidad operativa y de gestión del Estado Ecuatoriano para afrontar la crisis humanitaria derivada. Por esta razón, se ha considerado necesario buscar estrategias y técnicas gratuitas y de fácil acceso que permitan realizar esos testeos, con un buen margen de confianza y efectividad.
Según estudios, los síntomas más comunes provocados por el COVID19 son: la temperatura, la tos, la pérdida del olfato y el gusto, y la dificultad para respirar. De éstos, se ha decidido trabajar con la tos, dado que puede ser captada remotamente con un riesgo mínimo para todos los actores, además que puede ser analizada mediante varios procesos matemáticos y computacionales. Dada la complejidad que involucran estas actividades, se ha visto conveniente considerar al “Diagnóstico de COVID19 por medio de la tos” como un plan que conste de dos proyectos que se desarrollarán de manera secuencial:
Para el proyecto de la fase I, se propone llevar a cabo la caracterización de la tos provocada por el COVID19, utilizando técnicas de Inteligencia Artificial y de procesamiento digital de señales. Para el proyecto de la fase II, se propone el estudio de varias técnicas de aprendizaje automático para definir una métrica confiable del diagnóstico de la enfermedad.
En lo que se refiere al proyecto propuesto para la convocatoria CEPRA XV, la caracterización de la tos se llevará a cabo mediante un enfoque sistémico que integre tres componentes: la separación de señales de tos y de ruidos externos, el filtrado de la señal y el análisis en el tiempo y en la frecuencia de las señales de tos filtradas.
Para la captación de las señales de tos, se implementará una aplicación web donde las personas, de forma libre y voluntaria, podrán donar su tos, la cual quedará almacenada en una base de datos estructurada y servirá posteriormente para realizar los análisis correspondientes. Luego de haber obtenido y extraído las características fundamentales de la tos provocada por el COVID19, de una buena muestra de usuarios, se clasificarán las más importantes y serán patrones imprescindibles para posteriormente llevar a cabo un diagnóstico de la enfermedad.
Todo el sistema estará implementado sobre la infraestructura de CEDIA, ya que se utilizarán dichos servidores para el almacenaje de datos y los clusters para el procesamiento de las señales de audio obtenidas.
Objetivo General
Caracterizar la tos provocada por el COVID19 en pacientes con diagnóstico positivo, utilizando técnicas de Inteligencia Artificial y Procesamiento Digital de Señales, con el fin de contribuir científicamente en la identificación de la enfermedad y tratamiento oportuno, así como en la economía social por la época de crisis del país.
Objetivos Específicos
- Definir la estructura de la aplicación web, así como la información y metadatos que serán requeridos.
- Implementar la aplicación web, para la recepción de señales digitales basados en la toma de datos de la tos.
- Separar las señales de tos de los ruidos externos, por medio de un sistema de reconocimiento de patrones.
- Filtrar y normalizar las señales de tos para aislar los sonidos indeseados, utilizando filtrado adaptativo.
- Analizar la señal de la tos provocada por el COVID-19, con análisis de señales en el tiempo y la frecuencia, utilizando herramientas de aprendizaje automático.
