Inteligencia Artificial: el bot que detecta Covid en audios de WhatsApp

Inteligencia Artificial: el bot que detecta Covid en audios de WhatsApp

Estamos asistiendo a una irrupción de las nuevas tecnologías como el uso del Big Data por los gobiernos inteligentes, o la Inteligencia artificial, a cada espacio de nuestra vida. En este punto, se empieza a naturalizar, y cada vez nos sorprende menos. Pues bien, te traemos un nuevo caso: Boti, la IA para la detección del COVID19.

Si bien “detección” suena determinante, no lo es con tal nivel de precisión, pero se le acerca bastante. Recientemente nos enteramos que la Ciudad de Buenos Aires (Argentina) ha presentado con bombos y platillos una nueva función para Boti, el chat para consultas del Gobierno. Boti está disponible en WhatsApp, y permite realizar trámites y servicios de manera virtual (podas de árboles, barridos, reparación de veredas y luminarias, y dar aviso por criaderos de mosquitos). Lo curioso es que ahora incorpora un sistema de inteligencia artificial (IATos) con un 86% de eficacia en la detección de casos sospechosos de Covid19.

¿Cómo funciona?

Mediante audios en los que la persona tose, la IA determina en función de su aprendizaje si es conveniente que se realice un test para conocer si es positivo o negativo para Covid. 

“Es un paso adelante en el desarrollo de inteligencia artificial, se trata de una herramienta para clasificar sonidos de voz, de respiración y de la tos. A partir de esta incorporación en Boti, vamos a ofrecer a los ciudadanos la posibilidad de saber si es conveniente que se hagan”, explicó Felipe Miguel, Jefe de Gabinete de la Ciudad de Buenos Aires.

Para usarlo, la persona debe acudir a Whatsapp (11-5050-0147) y seleccionar la opción “tengo síntomas de COVID-19″, luego deberá grabar un audio con su tos y enviarlo.

Una vez recibido el audio, el sistema de inteligencia artificial IATos analizará el sonido: si coincide con los patrones de casos positivos le recomendará a la persona hacerse el test de COVID-19.

¿Cómo diferencia entre uno y otro audio?

Con machine learning. Es decir, con una base de datos y un aprendizaje previamente programado durante el lapso de un año. Para ello se “cargaron” 140.000 muestras diferentes de tos, de personas que habían dado positivo en sus tests. Según detalló el subsecretario de Planificación Sanitaria, Daniel Ferrante, “La tos genera una resonancia diferente” en quienes cursan la infección por COVID-19. Se trata del patrón sonoro, y con ello trabaja la IA.

 

Para recabar estas muestras, Boti le consultó a quienes se habían testeado en la Ciudad y debían recibir el resultado del PCR por esta vía, si querían participar enviando un audio grabado con su tos. Con ese material se armó la base de datos que luego nutriría al sistema IATos.

Para dimensionar de qué forma funciona, en una prueba preliminar se evaluó 2.687 audios y sobre este grupo IATos recomendó realizarse el testeo a 554 personas. De esas 554 personas, 436 resultaron positivas y 118 fueron negativas en su hisopado. 

Datos públicos

La base de datos de toses positivas y negativas recolectada es de dominio abierto por disposición del gobierno de la ciudad, y es accesible para su consulta desde este enlace: https://data.buenosaires.gob.ar/dataset/tos-covid-19

Los datos recolectados corresponden a 2821 personas que fueron hisopadas en la Ciudad de Buenos Aires, entre el 11 de agosto y el 2 de diciembre de 2020, de las cuales el 52,6% de los individuos eran mujeres y el 47,4% eran hombres. Además, de este grupo se constató que 1409 dieron positivo a COVID-19 y 1412 dieron negativo.

Si te interesa profundizar más como experto, en el GitHub de la Ciudad de Buenos Aires, está publicado el backend de IATos: la red neuronal, el código que funciona detrás de Boti, etcétera: https://github.com/gcba/IATos 

La controversia

El anuncio no pasó desapercibido entre investigadores especializados en aprendizaje automático aplicado a la salud, quienes consideraron que no cumple con los requisitos del método científico. Los expertos objetaron falencias metodológicas, información incompleta o inconsistencias. Además, reclaman que no se adapta a reglas básicas de la ciencia, y es que los trabajos experimentales deben poder ser evaluados por pares y reproducidos por equipos independientes.

Sin ir más lejos, Diego Fernández Slezak, multipremiado investigador del Conicet en el Laboratorio de Inteligencia Artificial Aplicada de la Facultad de Ciencias Exactas de la UBA, especializado en procesamiento del lenguaje natural, afirmó que un grupo de investigadores descargaron los datos e intentaron hacer una réplica siguiendo la descripción del informe técnico y no obtuvieron los mismos resultados.

Lo que sí sabemos es que en ninguna instancia se afirma que el resultado es definitivo, sino más bien es una guía, una forma de orientación que sugiere a la persona ir a hacerse el test correspondiente a los fines de detectar casos positivos que de otra manera no hubieran ido a testearse. Por este mismo motivo, la tecnología tampoco se sometió a la auditoría de la Anmat (Administración Nacional de Medicamentos, Alimentos y Tecnología Médica), la organización encargada de llevar adelante todos los procesos de autorización, registro, normatización, vigilancia y fiscalización a nivel nacional en temas de salud.

¿Conocías sobre este tipo de aplicaciones de la Inteligencia artificial? Descubre más en este artículo (clic en el enlace) y comparte este contenido si te ha gustado.

¡Nos vemos en un próximo artículo! 

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