Investigadores de la Universidad de Massachusetts Amherst han diseñado un nuevo sistema de monitoreo capaz de monitorear los sonidos de la tos y ofrecer un balance con la predicción de donde se está propagando el coronavirus (COVID-19).

Esta investigación realizada por el profesor asistente de informática y ciencias de la información en la Universidad de Massachusetts Amherst, Tauhidur Rahman este sistema se realizó con la idea de “capturar los sonidos de tos o estornudos en espacios públicos” donde se concentren muchas personas con la finalidad de crear “una nueva fuente de datos para predecir las tendencias epidemiológicas”.

FluSense, el sistema de detección de enfermedades respiratorias

De acuerdo con la fuente, el dispositivo FluSense primero se encarga de detectar la tos y el tamaño de la multitud, todo esto en tiempo real. Luego de ello, se encarga de analizar los datos recabados para predecir el progreso de COVID-19 y de otras enfermedades respiratorias.

Cortesía de: https://thenextweb.com/

 

Este sistema de FluSense está constituido por varias partes, tal y como observamos en la imagen superior, donde los sonidos de la tos son capturados a través de una colección de micrófonos y las personas son capturadas a través de una cámara térmica que detecta el calor corporal.

Asimismo, la fuente menciona que los datos recopilados se procesan a través de un Raspberry Pi que se encuentra conectado a una red neuronal capaz de reconocer el sonido de la tos. Finalmente, el sistema se encarga de contar el número de veces que las personas tosen y la cantidad de personas que se encuentran en el lugar para predecir hacia dónde se está propagando el virus.

Más de 350.000 imágenes térmicas 

En ese sentido, el investigador señala que para comprobar la veracidad del dispositivo, se estuvieron realizando una serie de pruebas donde los investigadores colocaron los dispositivos FluSense en cajas del tamaño de un diccionario grande que fueron llevadas a cuatro salas de espera de atención médica en el hospital de la universidad.

Durante siete meses el sistema fue capaz de analizar más de 350,000 imágenes térmicas y 21 millones de muestras de audio de estas áreas de espera públicas, logrando identificar con precisión la tos el 81% de las veces.

Finalmente, la fuente señala que aunque son valores muy aceptables, aún falta mucho por evaluar, pues falta comprobar si el FluSense puede funcionar en diferentes ubicaciones, sin embargo, esto suma un importante hallazgo a la hora de responder ante una pandemia similar a la que estamos viviendo con el COVID-19, ya que podría aportar respuestas certeras que permitan la asignación de suministros médicos, restricción de viajes y campañas de vacunación en algunas áreas en específico.