Tepic, Nayarit, 19 de Junio del 2020

El laboratorio Nacional para Investigación en Inocuidad Alimentaria (LANIIA) de la Universidad Autónoma de Nayarit (UAN), se encuentra participando en el proyecto titulado “CoughControl:Web / Mobile App for Covid-19 in Ambulatory Care for Point-of-Need Infection Identification, and Surveillance of potencially infected individuals”, el cual tiene el objetivo de desarrollar una aplicación para la detección de personas infectadas por COVID-19.

Cabe mencionar, que este proyecto es liderado por Javier Andreu Pérez de la Universidad de Essex en el Reino Unido, y la persona responsable en México es Humberto Pérez Espinoza de la Unidad de Transferencia Tecnológica ubicada en Tepic, Nayarit, creada por Centro de Investigación Científica y de Educación Superior de Ensenada (CICESE-UT3), además de participar instituciones del Reino Unido, Bolivia y México, mientras que la UAN, colabora desde LANIIA, con Manuel Iván Girón Pérez, investigador de la máxima casa de estudios. 

Humberto Pérez, explicó que las personas infectadas por COVID-19 tienen una tos distintiva y particular de dicha enfermedad, por lo que a través del análisis acústico de la tos, se espera crear modelos computacionales que puedan discriminar la voz de un paciente infectado por COVID-19 a otro que presente síntomas diferentes. Agregó que en este proyecto se aplicarán algoritmos de procesamiento de señales para extraer características acústicas, logrando discriminar el sonido e identificar patrones que se establezcan.

De la misma manera, señaló que ya se cuenta con muestras de pacientes hospitalizados en España, donde se hizo un primer prototipo y los resultados son alentadores, por lo que dijo, con base en ello esperan realizar una colección de datos enfocadada más al contexto de pacientes en México y el pacífico, que permita reabastecer los proyectos desarrollados y clasificar las toces.

Por su parte Iván Girón, precisó que existen demasiadas variables en el proyecto, desde edad del paciente, sexo, gravedad de la enfermedad; por lo que se necesitan ser muy específicos en las características a ingresar en el programa, y que la muestra de toces sea muy grande para que traten de interpretar todas las variables  y clasificarlas por grado de infección.

Puntualizó, que dada la variedad en los datos que se colectan, deben tener cuidado con las características acústicas, por ello continúan revisando e investigando en literatura para determinar el análisis de voz y reconocer aspectos paralingüísticos del habla, existiendo un gran análisis previo a este proyecto. Adicionó, que todo lo anterior se integrará a los algoritmos de procesamiento de señales, para obtener características y vectores específicos, que alimentarán el sistema, especificando cada ejemplo.

El investigador de la UAN, comenta que dado que en la institución se encuentran trabajando con pacientes con COVID-19 ambulatorios no hospitalizados, se están aportando muestras de tos de dichos pacientes, a quienes se les entrega una carta de consentimiento informado, para explicarles el proyecto y donen de manera voluntaria el sonido de su tos, para posteriormente registrarlo en un dispositivo.

“Es importante conjuntar la experiencia de todo el equipo, cada quien desde su especialidad y complementar las habilidades que tenemos, con expertos en cada área, asimismo es una oportunidad para los nayaritas y diferentes centros de investigación, tanto para la UAN como para las universidades del mundo”, concluyó.

Área de Prensa de la UAN