La UTN presentó TuneVid, la app para detección temprana de coronavirus

Surgida de UTN Facultad Regional Buenos Aires, TuneVid pide al usuario una medición acústica, un registro de la tos y una prueba olfativa; ya está disponible en iOS y Android

Se estima que unas 3500 millones de personas de las 7700 millones que habitan el mundo usan un teléfono inteligente. En tiempos de pandemia, ese alcance convierte a los smartphones en canales ideales para abordar los desafíos que impone el Covid-19. "Tuvimos la idea de utilizar un dispositivo común, el teléfono celular, como un instrumento de medición que tenga alcance masivo, incorporando en ellos una app que denominamos TuneVid", dice en diálogo con LA NACION Hernán Giannetta, miembro del proyecto e investigador de la Facultad Regional Buenos Aires, de la Universidad Tecnológica Nacional (UTNBA).

La aplicación móvil estará disponible para dispositivos con iOS y Android, y no requiere más tecnología que la presente en un smartphone común y corriente. La misma fue desarrollada por especialistas de la mencionada institución tras sellar un convenio con la Asociación Civil Red Olfato Argentina & Smell Training (Aroast), que aportó la base clínica a la iniciativa.

"Al ser una app de investigación, no se puede publicar para que la use el público hasta que no termine la investigación (como establece el Comité de Ética del Muñiz que autoriza la investigación)", aclaran. Hoy se puede descargar directamente desde la página del proyecto; para usarla hay que registrarse (en forma anónima) con fines estadísticos, con un número asignado a ese usuario para segur la evolución con el correr de los días.

Un test de tres pasos

En la práctica, la herramienta promete una detección temprana del virus mediante un test de tres pasos que consta de una medición acústica del oído, nariz y garganta, un registro de la tos y una prueba olfativa. "Esperamos que se convierta en una herramienta de diagnóstico eficaz", augura Giannetta en relación a un desarrollo que, estiman, abarcará soluciones que trascienden al ahora omnipresente coronavirus.

El ingeniero Guillermo Oliveto, decano de la UTN Buenos Aires, destaca que cuentan con el apoyo de instituciones como los hospitales Álvarez y Muñiz, que se han sumado a los ensayos preliminares. "Si los ingenieros ponemos a la inteligencia artificial al servicio de la medicina podremos generar una revolución en la prevención de enfermedades", opina Oliveto. "Trabajar en conjunto con médicos nos genera orgullo y es el primer paso de muchos proyectos que seguramente se desarrollarán". En ese sentido, la secretaria de Ciencia, Tecnología e Innovación Productiva de aquella universidad subraya que a lo largo de 2020 incentivaron a diferentes grupos de investigadores a diseñar proyectos para aportar sus conocimientos a la lucha contra el Covid-19 y que para ello promovieron "el trabajo interdisciplinario e interinstitucional".

Los detalles de la aplicación

Giannetta explica que la herramienta tiene el potencial para estudiar comportamientos orgánicos a partir de una prueba acústica. En tanto, se postula como un método alternativo para la detección indirecta de la enfermedad. "Nos faltan las señales reales utilizando nuestra metodología, para poder evaluar si sirven o no como método indirecto de detección", remarca el especialista.

-¿Hubo un momento de "eureka" para este desarrollo?

-Esto surgió con la idea de transformar al teléfono (que la mayoría de las personas poseen) en un instrumento de medición, aprovechando las capacidades de generar y registrar señales acústicas presentes en el mismo, sumado a los análisis de inteligencia artificial desarrollados sobre las señales de la tos, y de la respuesta del análisis olfatorio que se realice con aromas hogareños. Al principio, con el grupo interdisciplinario Galileo nos enfocamos en el desarrollo del test acústico y desde el Laboratorio de Nanoelectrónica generamos una primera prueba de concepto de la metodología propuesta.

-¿Cuán importante es el apoyo de otras entidades y expertos?

-Cuando el proyecto creció se establecieron diversas cooperaciones científicas. Tanto el test desarrollado por la Red Olfato Argentina (ROA-CONICET), como el test de la tos desarrollado por la Escuela Politécnica de Lausanne, en Suiza. Para los ensayos de campo se establecieron asociaciones con el Hospital de Infectología F. Muñiz, Hospital de Agudos T. Álvarez y el Laboratorio Farmacéutico Casasco. El objetivo final de este proyecto multidisciplinario es poder llegar a desarrollar una herramienta que permita aportar datos y establecer futuros planes de acción para la prevención de Covid-19, es decir, un predictor de diagnóstico preclínico, útil como alarma temprana en esta pandemia y con visión de futuro para nuevos desarrollos.

-¿Cómo funciona, concretamente?

-Conceptualmente, si una persona se encuentra contagiada de Covid-19 y se la somete a tres tipos diversos de test, tendrá una mayor probabilidad de ser detectado correctamente en forma preclínica; que si a esa misma persona se la ensaya pero con un solo tipo de test. El primer paso consiste en la realización del test acústico en el cual se le pide al usuario que escuche una señal de audio de 10 segundos de duración, cuyo resultado será grabado por el micrófono del dispositivo. El siguiente paso consiste en grabar 10 segundos de su propia tos (como cuando el médico ausculta el pulmón de un paciente, una tos no forzada). Y por último se pide que anote la intensidad de tres fragancias hogareñas previamente preparadas (por ejemplo jabón para la ropa, café o vainilla) y anote dicha intensidad en una escala del 1 al 10. Con estos datos se finaliza el test y se envía la información a los servidores para ser analizados y establecer un predictor probabilístico de presencia de Covid-19.

-¿Para qué instancia está pensada la app?

-Se lo piensa como un test para que una persona se lo pueda realizar por sí misma por un período determinado de tiempo, de manera que se pueda establecer una línea base de su propio estado normal de salud, y a partir del cual un cambio de dicho estado pueda ser analizado para generar una información de chequeo. En caso de determinar un valor de parámetro probabilístico compatible con la supuesta presencia de Covid-19 se envía un mensaje al usuario para que concurra a un centro de salud o se comunique con su médico de cabecera.

-¿Los datos que graba el usuario se comparten con algún organismo o entidad?

-Previo a iniciar el test se deben compilar una serie de datos anónimos del usuario que permitirán al algoritmo realizar correcciones posteriores durante el análisis. Dicha información, junto a los datos generados por los tres test, se procesan y almacenan en servidores protegidos, de la UTNBA. Los datos anónimos de la investigación se comparten entre las instituciones que forman parte del protocolo para establecer la validez estadística de la metodología y sus resultados globales podrán ser publicados en revistas científicas, con el objeto de ser aplicados en posteriores políticas sanitarias estatales.

-Más allá del Covid-19, ¿servirá para detectar otras afecciones?

-Dadas las características de la aplicación, resulta muy versátil para integrar diversos desarrollos de inteligencia artificial que permitan estudiar diferentes afecciones médicas, transformado a TuneVid en un instrumento para futuras aplicaciones en salud que permita un seguimiento dinámico del sujeto, para así implementar procedimientos de telemedicina como herramienta útil para la gestión y descompresión de las guardias, tanto para el seguimiento de tratamientos médicos, como así también sospecha de reagudización de la enfermedad de los pacientes.

Según adelanta Giannetta, una vez que finalice la etapa de investigación en los hospitales que se sumaron a la iniciativa, los investigadores contarán con datos concretos sobre el alcance de la herramienta y su efectividad para detectar el virus. Recién entonces avanzarán hacia la siguiente etapa y migrarán toda la información a centros de cómputo más grandes que puedan procesar grandes cantidades de datos, en diferentes regiones.

Al respecto, el ingeniero Sebastián Brie, subsecretario de Transferencia Tecnológica en UTNBA, nota que este aporte durante la pandemia supone el inicio de un proyecto que a posteriori permitiría realizar diagnósticos "muy fáciles y muy baratos, dado que no requieren de hardware específico, ni ningún tipo de sensor, sino que todo se hace con el equipamiento que ya trae el celular".

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