El diagnóstico aún era incierto, ya que solo podía diagnosticar correctamente el resfriado común casi el 70 por ciento de las veces.
Un grupo de investigación del Instituto Nacional de Tecnología Sardar Vallabhbhai, India, desarrolló un algoritmo de inteligencia artificial para descifrar la diferencia entre los sonidos saludables y los sonidos afectados por el frío, publicaron recientemente en Control y procesamiento de señales biomédicas.
Los investigadores entrenaron el algoritmo asumiendo que los tonos principales de la voz humana están acompañados por una serie de armónicos más altos, mientras que las personas con resfriados desarrollan voces más profundas.
Esto se debe a que el virus del resfriado cambia la voz al estimular las cuerdas vocales. El tejido se hincha temporalmente y por lo tanto vibra en un tono más bajo, cambiando sus propiedades acústicas. Los investigadores examinaron los registros de 630 personas en Alemania, de las cuales 111 tenían un resfriado.
Al dividir el habla de cada individuo en un espectro de longitudes de onda, pudieron determinar la frecuencia dominante y los armónicos en cada caso. Luego utilizaron un algoritmo de aprendizaje automático para analizar la relación entre las amplitudes de estos armónicos y encontrar patrones que pudieran distinguir los sonidos fríos de los saludables.
El diagnóstico aún era incierto, ya que solo podía diagnosticar correctamente el resfriado común casi el 70 por ciento de las veces. En su trabajo, los autores señalan que el desarrollo de métodos de diagnóstico no invasivos basados en señales de voz es una nueva área de investigación en el procesamiento de señales biomédicas.
Es importante detectar resfriados y otras enfermedades con síntomas similares para prevenir la propagación y monitorear la salud de los pacientes de forma remota.