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Novo Coronavírus (COVID-19)

Inteligência artificial de app pode detectar COVID-19 pela voz

A testagem da população é uma das formas mais eficazes para monitorar o avanço do novo Coronavírus (COVID-19) e, no Brasil, cada estado possui um protocolo de testagem específico — os quais preconizam os métodos oficiais de testagem.

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Fato é que a tecnologia tem sido uma grande aliada no desenvolvimento de ferramentas com foco na COVID-19, inaugurando novos tipos de recursos que visam fornecer mais soluções para a população em geral.

Nesse sentido, um aplicativo chamado VocalisCheck (para diagnosticar a COVID-19) não precisa de nada mais do que uma amostra de voz, de acordo com a Vocalis — uma startup sediada em Israel. Com base em 2.000 testes feitos na fase inicial, o aplicativo obteve uma taxa de precisão de 81,2%.

O algoritmo da empresa extrai 512 características de uma amostra de voz e faz um espectrograma (gráficos que analisam dinamicamente a densidade espectral de energia) que é analisado para diagnosticar possíveis doenças.

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Quando a empresa tem como objetivo ajudar a detectar uma doença específica, eles primeiro realizam testes clínicos para reconhecer que tipo de gravações de voz ela precisaria coletar para identificá-la, e quais assinaturas no áudio ela precisará constatar.

Para detectar a COVID-19, por exemplo, o app precisa identificar características de sintomas como febre, dor de cabeça e falta de ar, entre outros. Para garantir a consistência dos dados, usuários são solicitados a contar de 50 a 70 para fornecer a amostra de voz.

As ferramentas da Vocalis estão atualmente implantadas na África do Sul, no Chile, nos Estados Unidos, na Indonésia, em Luxemburgo e na Romênia, nos setores público e privado. No geral, o conjunto de dados inclui mais de 275.000 falantes diferentes em vários idiomas para torná-lo universalmente acessível.

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A empresa está procurando comercializar a solução e disponibilizá-la para mais regiões em breve, à medida que mais estudos são realizados para avaliar a eficácia do software.

via The Next Web

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