El desarrollo de diagnósticos basados en señales de voz es un campo de investigación emergente en el procesamiento de señales biomédicas. Por otra parte, detectar el resfriado común y otras enfermedades con síntomas similares puede ser importante para prevenir la propagación de estas infecciones virales y monitorear de forma remota la salud de los pacientes.
Es por esto, que un estudio publicado en el Journal of Medical Internet Research, tiene como objetivo desarrollar un método que logre un mayor rendimiento con menos funciones para identificar en sujetos un resfriado común a partir de su habla debido a que el virus del resfriado común altera el sonido de la voz al inflamar las cuerdas vocales.
El artículo afirma que es posible diagnosticar la infección por influenza aplicando un análisis profundo a las imágenes faríngeas debido a que la influenza infecta principalmente el sistema respiratorio superior y el espectro del habla fría (con el virus de la influencia) y no fría es distinto entre sí.
Los creadores de este estudio analizaron las grabaciones de las voces de 630 personas en Alemania y 111 de ellas estaban resfriadas. Luego utilizaron algoritmos de aprendizaje automático para analizar las relaciones entre las amplitudes de estos armónicos y encontraron patrones que podían distinguir las voces resfriadas de las sanas.
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El diagnóstico, sin embargo, aún no es infalible, pues se detectó correctamente un resfriado en el 70% de los casos. El análisis muestra que el algoritmo llega a un 69.16% y 66.90% de aciertos en sus diagnósticos.
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