En sistema de inteligencia artificial se aplica en la Argentina para detectar el coronavirus por la voz de la persona. La plataforma fue importada de Países Bajos hace más de un año por una fundación y ya se probó en el hospital de la ciudad bonaerense de Suipacha y este año llegaría a uno de los principales centros sanitarios estatales de Buenos Aires.
Pablo Orbelli , director de la Fundación "Sonríe la vida", explicó a iProfesional que la entidad nació hace más de 5 años a partir de las necesidades sociales en el Norte argentino, entre ellas carencias de médicos, pediatras y odontólogos.
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La persona habla a un micrófono inteligente entre 2 y 5 minutos
Nuevo contexto
Cuando llegó la pandemia, apostaron por las tecnologías de la información para dar respuestas a situaciones sanitarias desbordadas. Como primer paso se contactaron con investigadores en Europa y en Brasil para investigar la aplicación de la resonancia protónica para la detección del coronavirus
Luego empezó a probar esta tecnología con la droguería Meta, del norte del Gran Buenos Aires. "Testeábamos todos los días a mucha gente, hasta que empezamos a entender mediante el sistema las variables de este virus", dijo Orbelli.
La persona habla a un micrófono inteligente entre 2 y 5 minutos. La información recogida es analizada por la plataforma de inteligencia artificial que demora entre 3 y 15 minutos para determinar si la persona tiene o no el coronavirus.
"En una población de 380 personas por mes, durante 8 meses de trabajo solamente una terminó internada con Covid-19, y otras 14 estuvieron fuera de la empresa con síntomas y las que fueron internadas con síntomas leves de Covid, finalmente dieron negativo", dijo Orbelli. En total se registraron a 5 mil personas, de las que sufrieron síntomas graves solo 16 que se detectaron antes y ya estaban afuera de la empresa.
El caso de Suipacha
La ciudad de Suipacha llegó a tener su hospital desbordado por la pandemia. El centro asistencial firmó un convenio con la fundación, que le donó la tecnología, capacitó al personal, y realizó un estudio.
El método con resonancia protónica sólo necesita que el paciente hable ante el micrófono. Estas grabaciones son procesadas por un software que mediante inteligencia artificial detecta las micro frecuencias que presentan en la voz las personas infectadas.
Denominado Aquera RSI, el sistema de identificación informa si el paciente es positivo o negativo y además agrega datos que son importantes para el equipo médico: la etapa de la infección en la que se encuentra la persona, cierta aproximación el lugar de alojamiento del virus, como boca, nariz, garganta, intestino, pulmones, cabeza y músculos.
La mayor fortaleza del sistema es que permite la detección de asintomáticos y falsos negativos, lo que mejora las chances de reducir los contagios. De 144 personas estudiadas, obtuvieron 31 casos positivos por sistema PCR y 98 con el Aquera. Hubo pacientes que fueron negativos en un inicio por PCR y positivos por Aquera que al hacerle un hisopado a las 72 horas en muchos casos ese segundo resultado fue positivo.
La técnica PCR tiene sensibilidad baja al inicio del contagio porque necesita mucha carga viral para que sea positiva, de ahí surgen los "falsos negativos". Aquera brinda un rendimiento de diagnóstico adicional a las pruebas de PCR, sobre todo en la etapa inicial de la infección, y también en la final.
Como es importante detectar este tipo de pacientes al inicio, este método sería eficaz en la identificación temprana de individuos asintomáticos para evitar la propagación del virus en la comunidad.
El resultado orienta al profesional, pero debe ser complementado con los otros estudios de diagnóstico. Luego de comprobar su efectividad, el hospital de Suipacha se decidió comenzar a testear a diario al personal con ese sistema, en lugar de utilizar el hisopado para la Covid-19.
Desde la fundación informaron a iProfesional que la fundación está en tratativas con uno de los mayores hospitales estatales de la Capital Federal, cuya identidad no se podrá revelar hasta que se firme el convenio, para estudiar a 1.500 pacientes.
