Está doente? A nova tecnologia de IA pode dizer se é COVID

Por Bill Stieg

19 de setembro de 2022 -- Imagine isto: Você acha que pode ter a COVID. Você fala um par de frases em seu telefone. Depois, um aplicativo lhe dá resultados confiáveis em menos de um minuto.

"Você parece doente" é o que nós humanos podemos dizer a um amigo. A inteligência artificial, ou IA, poderia levar isso para novas fronteiras analisando sua voz para detectar uma infecção COVID.

Um aplicativo simples e barato poderia ser usado em países de baixa renda ou para examinar multidões em concertos e outros grandes encontros, dizem os pesquisadores.

É apenas o mais recente exemplo de uma tendência crescente explorando a voz como uma ferramenta de diagnóstico para detectar ou prever doenças.

Durante a última década, a análise da fala da IA tem mostrado ajudar a detectar a doença de Parkinson, transtorno de estresse pós-traumático, demência e doença cardíaca. A pesquisa tem sido tão promissora que os Institutos Nacionais de Saúde acabam de lançar uma nova iniciativa para desenvolver a IA para usar a voz para diagnosticar uma ampla gama de condições. Estas variam de doenças respiratórias como pneumonia e DPOC a câncer de laringe e até mesmo derrame, ALS e distúrbios psiquiátricos como depressão e esquizofrenia. O software pode detectar nuances que o ouvido humano não pode, dizem os pesquisadores.

Pelo menos meia dúzia de estudos adotaram esta abordagem para a detecção de COVID. No avanço mais recente, pesquisadores da Universidade de Maastricht na Holanda estão relatando que seu modelo de IA foi preciso 89% do tempo, comparado com uma média de 56% para vários testes de fluxo lateral. O teste de voz também foi mais preciso na detecção de infecção em pessoas que não apresentavam sintomas.

Um engate: Os testes de fluxo lateral mostram falsos positivos em menos de 1% do tempo, em comparação com 17% para o teste de voz. Ainda assim, como o teste é "virtualmente gratuito", ainda seria prático apenas fazer com que aqueles que testam positivo fizessem outros testes, disse o pesquisador Wafaa Aljbawi, que apresentou os resultados preliminares no Congresso Internacional da Sociedade Respiratória Européia em Barcelona, Espanha.

"Estou pessoalmente entusiasmada com as possíveis implicações médicas", disse Visara Urovi, PhD, pesquisadora do projeto e professora associada do Instituto de Ciência de Dados da Universidade de Maastricht. "Se entendermos melhor como a voz muda com diferentes condições, poderemos saber potencialmente quando estamos prestes a ficar doentes ou quando procurar mais testes e/ou tratamento".

Desenvolvendo a IA

Uma infecção COVID pode mudar sua voz. Ela afeta o trato respiratório, "resultando em falta de energia da fala e perda de voz devido à falta de ar e congestão das vias aéreas superiores", diz o documento pré-impresso, que ainda não foi revisado por pares. A típica tosse seca de um paciente COVID também causa alterações nas cordas vocais. E pesquisas anteriores descobriram que a disfunção pulmonar e laríngea da COVID altera as características acústicas de uma voz.

Parte do que torna notável a pesquisa mais recente é o tamanho do conjunto de dados. Os pesquisadores utilizaram um banco de dados da Universidade de Cambridge que continha 893 amostras de áudio de 4.352 pessoas, das quais 308 testaram positivo para COVID.

Você pode contribuir para este banco de dados - é tudo anônimo - através do COVID-19 Sounds App de Cambridge, que lhe pede para tossir três vezes, respirar profundamente pela boca três a cinco vezes, e ler uma frase curta três vezes.

Para seu estudo, os pesquisadores da Universidade de Maastricht "só se concentraram nas frases faladas", explica Urovi. Os "parâmetros de sinal" do áudio "fornecem algumas informações sobre a energia da fala", diz ela. "São esses números que são usados no algoritmo para tomar uma decisão".

Os audiófilos podem achar interessante que os pesquisadores tenham usado a análise do espectrograma de mel para identificar características da onda sonora (ou timbre). Os entusiastas da inteligência artificial notarão que o estudo descobriu que a memória de longo prazo (LSTM) era o tipo de modelo de IA que funcionava melhor. Ela se baseia em redes neurais que imitam o cérebro humano e é especialmente boa em modelagem de sinais coletados ao longo do tempo.

Para os leigos, basta saber que os avanços no campo podem levar a tecnologias "confiáveis, eficientes, acessíveis, convenientes e simples de usar" para a detecção e previsão de doenças, disse o estudo.

Qual é o próximo passo?

A construção desta pesquisa em um aplicativo significativo exigirá uma fase de validação bem sucedida, diz Urovi. Tal "validação externa" -- testando como o modelo funciona com outro conjunto de dados de sons -- pode ser um processo lento.

"Uma fase de validação pode levar anos até que o aplicativo possa ser disponibilizado para o público em geral", diz Urovi.

Urovi salienta que, mesmo com o grande conjunto de dados de Cambridge, "é difícil prever quão bem este modelo pode funcionar na população em geral". Se o teste de fala funcionar melhor que um teste rápido de antígeno, "as pessoas podem preferir a opção não-invasiva barata".

"Mas é necessária mais pesquisa para explorar quais características de voz são mais úteis na escolha de casos de COVID, e para garantir que os modelos possam dizer a diferença entre COVID e outras condições respiratórias", diz o documento.

Então, os testes de aplicação pré-concerto estão em nosso futuro? Isso dependerá de análises de custo-benefício e muitas outras considerações, diz Urovi.

No entanto, "Pode ainda trazer benefícios se o teste for usado como suporte ou em adição a outras ferramentas de triagem bem estabelecidas, tais como um teste PCR".