Por que isso funcionará?

O som da tosse e da respiração é utilizado há muito tempo por profissionais médicos como julgamento da saúde respiratória e para o diagnóstico de várias doenças. Antes da pandemia do COVID-19, a equipe médica coletava esses sons de um paciente e, posteriormente, fazia um diagnóstico por meio de visitas pessoais ao consultório. Embora esse método de diagnóstico anteriormente comum economize tempo e dinheiro, a viabilidade de um diagnóstico pessoal de COVID-19 através da tosse e da respiração do paciente é quase nula devido à necessidade do distanciamento social e da limitação do pessoal médico durante esta pandemia.

No entanto, com a disseminação da Inteligência Artificial (IA) na tecnologia de diagnóstico, pode ser possível diagnosticar o COVID-19 por meio de uma simples gravação de tosse em um aplicativo para smartphone. Devido à capacidade dos algoritmos de IA captarem padrões mínimos - ainda que distinguíveis - nos recursos de áudio, a IA conseguiu exibir alta sensibilidade e especificidade na classificação de doenças respiratórias [1,2,3,4,5]. Exemplos anteriores de modelos de diagnóstico de IA bem-sucedidos incluem aqueles que diagnosticam sibilos e roncos [10], pertussis [3], asma [1] e pneumonia [1] - todos os quais utilizaram a assinatura respiratória exclusiva de cada doença para diferenciar casos positivos. Semelhante a todas as outras doenças respiratórias, o COVID-19 cria uma assinatura respiratória única na garganta e pulmões, distinta de outras infecções respiratórias que produzem tosse úmida. Consequentemente, foi sugerido que os sons da tosse podem ser analisados para detectar o COVID-19. Globalmente, essa idéia está sendo pesquisada ativamente por várias instituições de prestígio, incluindo CMU [8], MIT [11] e Cambridge [7]. Por exemplo, uma pesquisa crowdsource realizada pela Universidade de Cambridge mostrou que um classificador binário simples de aprendizado de máquina é capaz de classificar pacientes positivos para COVID-19 por meio de sons respiratórios e tossidos com alta precisão (AUC = 0,7) [7]. Da mesma forma, os pesquisadores da CMU identificaram 18 recursos de voz que distinguem pacientes positivos do COVID-19 e treinaram um modelo para diagnosticar o COVID-19 com uma precisão de 89,1% [8]

Com base nesta pesquisa anterior, Virufy está desenvolvendo um algoritmo de IA que pode ser usado para prever com precisão uma infecção por COVID-19 em minutos, com base em gravações de sons de tosse. No entanto, ao contrário das pesquisas anteriores sobre tosse do COVID-19 que visavam a população dos EUA, o Virufy visa coletar dados de vários sites em todo o mundo. Como uma iniciativa dirigida por estudantes, com voluntários em vários países, a Virufy está desenvolvendo um modelo de diagnóstico COVID-19 com maior inclusão racial e espacial por meio de dados que incluem uma variedade de etnias e diferenças fonológicas específicas da comunidade..

Atualmente, a Virufy desenvolveu um modelo com uma precisão de 85% com dados clínicos derivados de vários países e abrangendo várias etnias. No entanto, embora nosso modelo seja de alta precisão, reconhecemos que isso não é suficiente. Precisamos da sua tosse para refinar nosso modelo e, finalmente, desenvolver um modelo de diagnóstico gratuito COVID-19 que possa fornecer de forma fácil e instantânea um diagnóstico de COVID-19 por meio de um aplicativo para smartphone.

Doe sua tosse para se juntar a nós na luta contra a pandemia do COVID.


Abaixo estão alguns exemplos de projetos de pesquisa que nos dão confiança no escopo do desenvolvimento de um algoritmo de IA a ser usado para a detecção de COVID-19:

Explorando o diagnóstico automático de COVID-19 a partir de dados de som respiratório de crowdsourcing

Uma pesquisa de fontes coletivas realizada pela Universidade de Cambridge que usou amostras de tosse e respiração para entender o quão discerníveis são os sons do COVID-19 daqueles com asma ou controles saudáveis. Seus resultados mostram que mesmo um simples classificador binário de aprendizado de máquina é capaz de classificar corretamente os sons saudáveis e COVID-19. Nossos modelos atingem uma AUC acima de 70% em todas as tarefas. Este trabalho inspira uma investigação mais aprofundada de como os padrões respiratórios analisados automaticamente podem ser usados como sinais de pré-triagem para auxiliar o diagnóstico de COVID-19 [7].

Detector de voz COVID

Um estudo da Universidade Carnegie Mellon teve como objetivo coletar um grande número de amostras de voz para treinar a IA para o diagnóstico de COVID. A lógica por trás do estudo é que "o som da nossa voz (independentemente da linguagem) e os sons que produzimos quando respiramos ou tossimos mudam quando nosso sistema respiratório é afetado. As alterações variam de grosseiras e claramente audíveis a pequenas alterações - o que chamamos de "micro" assinaturas, que não são audíveis para o ouvinte não treinado, mas estão presentes" [8].

Oi Sigma, eu tenho o Coronavirus? Solicite uma nova abordagem de inteligência artificial para apoiar os profissionais de saúde que lidam com a pandemia de COVID-19.

O Departamento de Engenharia Mecânica do MIT propõe detectar casos positivos de COVID coletando amostras de tosse por telefone para treinar inteligência artificial e subsequentemente construir um algoritmo de diagnóstico [11].

Uma IA ativou o diagnóstico preliminar para COVID-19 a partir de amostras de tosse por meio de um aplicativo

Estudo desenvolvido para coletar amostras de tosse para treinar e usar a arquitetura de IA que minimiza erros de diagnóstico. Eles prevêem que, no momento da redação deste artigo, seu mecanismo de IA pode distinguir entre tosses de pacientes com COVID-19 e sem COVID-19 com mais de 90% de precisão [9].


A inteligência artificial foi usada no passado para diagnóstico!

Análise do som da tosse para classificação de pneumonia e asma em população pediátrica

Neste estudo, a IA foi usada para distinguir entre a tosse da asma e a pneumonia, com o objetivo de fornecer assistência médica aos países em desenvolvimento com poucos recursos. O método alcançou sensibilidade de 89%, especificidade de 100% e Kappa de 0,89. Seus resultados mostram o potencial uso da IA na detecção e diferenciação de sons respiratórios [1].

Algoritmo que analisa tosse para diagnóstico automático de coqueluche

Este estudo utiliza tosse de pessoas com coqueluche, crupe e contendo sons sibilantes correspondentes a outras doenças, como bronquiolite e asma, para treinar a IA para detectar a coqueluche. O algoritmo é capaz de diagnosticar todos os coqueluche com sucesso a partir de gravações de áudio, detectando automaticamente sons de tosse individuais com precisão de 92% e PPV de 97%. Seu resultado apóia o uso da IA como um potencial candidato para diferenciar e diagnosticar sons respiratórios [3].


Citações

[1] Y. Amrulloh, U. Abeyratne, V. Swarnkar and R. Triasih, "Cough Sound Analysis for Pneumonia and Asthma Classification in Pediatric Population," ​2015 6th International Conference on Intelligent Systems, Modelling and Simulation,​ Kuala Lumpur, 2015, pp. 127-131, doi: 10.1109/ISMS.2015.41.

[2] “Coronavirus (COVID-19).” National Institutes of Health, U.S. Department of Health and Human Services, 31 Mar. 2020, https://www.nih.gov/health-information/coronavirus

[3] Pramono, Renard & Imtiaz, Anas & Rodriguez-Villegas, Esther. (2016). A Cough-Based Algorithm for Automatic Diagnosis of Pertussis. PloS one. 11. e0162128. 10.1371/journal.pone.0162128.

[4] Kvapilova, Lucia, et al. “Continuous Sound Collection Using Smartphones and Machine Learning to Measure Cough.” Digital Biomarkers, vol. 3, no. 3, Oct. 2019, pp. 166–175., doi:10.1159/000504666.

[5] Ferrari, Sara, et al. “Cough Sound Analysis to Identify Respiratory Infection in Pigs.” Computers and Electronics in Agriculture, vol. 64, no. 2, 2008, pp. 318–325., doi:10.1016/j.compag.2008.07.003.

[6] Maghdid et al., “A Novel AI-Enabled Framework to Diagnose Coronavirus COVID 19 Using Smartphone Embedded Sensors.”​ https://arxiv.org/abs/2003.07434

[7] Covid-19 Sounds App—University of Cambridge. (n.d.). Retrieved April 12, 2020, from http://www.covid-19-sounds.org/

[8]​ ​COVID Voice Detector—Carnegie Mellon University. (n.d.). Retrieved April 12, 2020, from https://cvd.lti.cmu.edu/

[9] A. Imran ​et al.​: AI4COVID-19: AI Enabled Preliminary Diagnosis for COVID-19 from Cough Samples via an App

[10] “Breath Sounds.” ​Healthline​,​ https://www.healthline.com/health/breath-sounds​

[11] “Hi Sigma, do I have the Coronavirus?: Call for a New Artificial Intelligence Approach to Support Health Care Professionals Dealing With The COVID-19 Pandemic”- MIT Retrieved July 2020, from https://www.researchgate.net/publication/340644305_Hi_Sigma_do_I_have_the_Coronavirus_ Call_for_a_New_Artificial_Intelligence_Approach_to_Support_Health_Care_Professionals_Deal ing_With_The_COVID-19_Pandemic