Partiendo de que analizando cómo suena la tos se puede identificar si una persona fue infectada por el coronavirus SARS-CoV-2, investigadores de la Universidad de Guadalajara (UdeG) y el Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT, por sus siglas en inglés) trabajan en la creación de un algoritmo que pueda identificar casos de COVID-19 a partir de la inteligencia artificial.

Se trata de una herramienta que emplea machine learning (aprendizaje automatizado), un sistema programado para reconocer la voz y sonidos característicos tanto de personas sanas como de otras con la enfermedad. Con esto se podría generar un diagnóstico por medio de un teléfono inteligente y de forma gratuita.

Ambas instituciones buscan de forma altruista poner a disposición de toda la población una app abierta que podría contribuir a prevenir posibles contagios y rebrotes, puesto que permitiría detectar casos de la enfermedad de manera sencilla e inmediata.

Durante su etapa de desarrollo es necesaria la colaboración ciudadana, por lo que se invita a que las personas ingresen al sitio
https://www.toseconcausa.udg.mx/, donde podrán grabarse tosiendo cerca de 60 segundos (aunque sea de forma forzada) de manera anónima.

Entre mayor sea el número de grabaciones analizadas por el sistema de inteligencia artificial, mayor será la capacidad de identificar el diagnóstico. Por ende, la UdeG invita a participar en este ejercicio y lograr el mayor número de grabaciones posibles.