Aplicativo detecta COVID-19 pelo tom da voz

Plataforma foi criada por pesquisadores da Universidade Carnegie Mellon e de outras instituições

App detecta COVID-19 pela voz | Divulgação
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Os coronavírus são uma família grande de vírus, mas só era sabido que seis deles afetavam os humanos. Com esse novo vírus, agora são sete. Um desses causa a Síndrome Respiratória Aguda Grave (Sars) que, em 2002, matou 774 pessoas na China. O novo vírus é chamado de COVID-19. Com informações do Fatos Desconhecidos.

Ele se tornou uma pandemia que está deixando todas as pessoas bastante assustadas e surpresas. Com a urgência de tentar conter o mais rápido possível a pandemia, laboratórios do mundo inteiro estão se mobilizando em busca de uma vacina eficaz contra a Covid-19. E tentar entender um pouco mais sobre esse vírus e conseguir identificá-lo.

Um aplicativo, feito por pesquisadores da Universidade Carnegie Mellon e de outras instituições, ganhou sua versão inicial. E segundo os próprios criadores, ele consegue ver se uma pessoa pode estar com COVID-19 somente analisando a voz da pessoa.

"Vi muita concorrência pelo diagnóstico mais rápido e mais barato que você pode ter. E existem alguns muito bons que são realmente muito baratos e bastante precisos, mas nada será tão barato e tão fácil quanto falar ao telefone", disse Benjamin Striner, estudante de Carnegie Mellon que trabalhou no projeto.

Aplicativo

O estudante acredita que o algoritmo que a equipe desenvolveu, por mais que ainda esteja na fase experimental, pode ser uma ferramenta bem útil no rastreamento e propagação do vírus. Ainda mais que a equipe vai continuar aumentando e refinando a precisão com uma maior coleta de dados.

Chamado de "COVID Voice Detector" ele pode ser usado para analisar a voz das pessoas e buscar sinais de infecção. Mas no app existe um aviso de isenção de responsabilidade dizendo que "não é um sistema de diagnóstico". Ele não foi aprovado pelos órgãos responsáveis e não pode substituir um exame médico. Os pesquisadores ressaltam que o aplicativo é um trabalho em andamento.

"O que estamos tentando fazer é desenvolver uma solução baseada em voz que, com base em experimentos preliminares e conhecimentos prévios, acreditamos ser possível. Os resultados do aplicativo são preliminares e não testados", explica Bhiksha Raj, professora da Carnegie Mellon que também trabalhou no projeto.

"A pontuação que o aplicativo mostra atualmente é um indicador de quanto as assinaturas em sua voz correspondem às de outros pacientes com COVID-19 cujas vozes testamos. Isto não é uma recomendação médica. O principal objetivo do nosso esforço neste momento é coletar um grande número de gravações de voz que poderíamos usar para refinar o algoritmo. Coisa que nós, e a comunidade médica, estamos confiantes", continua.

"Se o aplicativo for apresentado como um serviço público, ele e nossos resultados deverão ser verificados por profissionais médicos e atestados por uma agência. Até que isso aconteça, ainda é um sistema experimental e não confiável. Peço às pessoas que não tomem decisões de assistência médica com base nas pontuações que lhes damos. Você pode estar colocando em risco a si e às pessoas ao seu redor", acrescentou.

Diagnóstico

Mesmo assim é improvável que o aplicativo seja tão preciso quanto os testes que são feitos em laboratório. Mas quando o assunto é o monitoramento de uma grande escala de pessoas, o aplicativo oferece uma forma de lidar e rastrear os surtos.

Para usar o aplicativo é bem simples. É pedido aos usuários que eles tussam várias vezes e gravem vários sons de vogais, além de recitar o alfabeto. Depois disso feito ele dá uma pontuação que é mostrada como se fosse uma barra de download. E ela representa a probabilidade do algoritmo acertar se a pessoa tem ou não COVID-19.

"A tosse de um paciente com COVID é muito distinta. Isso afeta tanto os pulmões que os padrões respiratórios e vários outros parâmetros vitais são afetados. E é provável que eles tenham assinaturas muito fortes na voz", explica Rita Singh, professora de ciência da computação na Carnegie Mellon.

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