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Cientistas desenvolvem projeto para a detecção da COVID-19 através da tosse e da fala

Divulgação

Fonte

Instituto Superior Técnico da Universidade de Lisboa

Data

sexta-feira, 19 fevereiro 2021 13:35

Áreas

Bioinformática. Engenharia Biomédica. Saúde Pública.

E se fosse possível sabermos se estamos com COVID-19 apenas através dos sons que produzimos ao tossir ou falar? É este o objetivo do projeto “Detecção de COVID-19 a partir da tosse e fala”, desenvolvido por uma equipe de pesquisadores  do Instituto Superior Técnico da Universidade de Lisboa (Técnico Lisboa) e do INESC-ID, em Portugal.

Recorrendo a tecnologias de Inteligência Artificial (IA), o projeto procura desenvolver um sistema robusto que ajude a identificar quem está infectado com o vírus SARS-CoV-2 apenas com base no registo da voz e tosse. “O objetivo geral é ser mais uma pista que pode indiciar a doença e que poderá até ser combinada com outros biomarcadores”, evidencia a Dra. Isabel Trancoso, professora do Departamento de Engenharia Eletrotécnica e de Computadores (DEEC) do Técnico Lisboa, pesquisadora do INESC-ID e responsável pelo projeto.

A pesquisa feita em torno do tema já tem algumas respostas motivadoras, ainda que não completamente conclusivas sobre o assunto. Vários artigos publicados sobre a matéria apontam a hipótese de que mesmo os pacientes que não apresentam quaisquer sintomas revelam alterações na voz, devido ao impacto do vírus nos pulmões e cordas vocais, apresentando ligeiras diferenças em relação a uma pessoa saudável. Apesar desta diferença ser imperceptível ao ouvido humano, um modelo de IA poderá conseguir detectar essas alterações.

O diagnóstico clínico da COVID-19 é geralmente realizado através do teste RT-PCR, e mais recentemente, testes de antígeno. Há várias desvantagens associadas a este protocolo de testagem, notadamente os atrasos que o caracterizam, decorrentes da saturação dos laboratórios e dada a enorme procura que existe. Por isso mesmo, há um interesse crescente em desenvolver um sistema barato, imediato e fácil de usar que permita otimizar o processo de rastreio. Considerando esta necessidade e aproveitando o conhecimento sólido que já existe acerca do potencial da fala como biomarcador na área da saúde que este projeto surgiu, com foco em métodos de IA.

Analisar padrões de fala pode ajudar a diagnosticar doenças

Falar requer a coordenação de numerosas estruturas e sistemas anatômicos. Os pulmões enviam ar através das cordas vocais, que produzem sons que são moldados pela língua, lábios e cavidades nasais, entre outras estruturas. O cérebro, juntamente com outras partes do sistema nervoso, ajuda a regular todos estes processos que vão dar origem à produção da fala. Uma doença que afeta qualquer um destes sistemas pode deixar pistas de diagnóstico no discurso do paciente.

A professora do Técnico Lisboa explica que “o potencial da fala como biomarcador para a saúde já foi identificado para doenças que afetam órgãos respiratórios, como uma simples constipação, ou a apneia do sono, para perturbações mentais como a depressão, a doença bipolar, o espectro do autismo, e para doenças neurodegenerativas, como a doença de Parkinson, Alzheimer, Huntington, ou a esclerose lateral amiotrófica, entre muitas outras doenças”. Ao longo da última década, os cientistas têm utilizado sistemas de aprendizagem automática para identificar potenciais biomarcadores vocais de uma grande variedade destas condições.

Com uma vasta experiência em Reconhecimento e Síntese de Fala, a professora Isabel Trancoso partilha que a ideia deste projeto surge logo no início do primeiro confinamento. “A nossa experiência com estas doenças apontava claramente para a necessidade de se fazer um grande esforço de armazenamento de dados acústicos com a COVID-19”, evidenciou a pesquisadora. Ainda que a ideia e o conhecimento existissem, a equipe “não considerou na altura que o volume de dados que poderíamos vir a recolher fosse de molde a possibilitar essa recolha em tempo útil”.

Um projeto semelhante, realizado por uma equipe de pesquisadores da Universidade de Cambridge, no Reino Unido, explorou o uso de pistas acústicas tradicionais (coeficientes cepstrais, energia, frequência fundamental) e pistas obtidas através de técnicas de transfer learning com redes neuronais, juntamente com vários classificadores na detecção da COVID-19. Os modelos desenvolvidos atingiram desempenhos próximos de 80% na detecção da COVID-19, mesmo quando testados com sinais de indivíduos sem COVID-19, mas também com tosse devida à gripe ou asma.

De acordo com a pesquisadora do INESC-ID, “os resultados dos vários artigos sobre este tema são muito promissores, mas há ainda muito por explorar”.

Acesse a notícia completa na página do Técnico Lisboa.

Fonte: Instituto Superior Técnico da Universidade de Lisboa.

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