{"id":1337,"date":"2022-08-29T23:03:41","date_gmt":"2022-08-30T04:03:41","guid":{"rendered":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/oye-siri-tengo-covid\/"},"modified":"2022-08-29T23:03:41","modified_gmt":"2022-08-30T04:03:41","slug":"oye-siri-tengo-covid","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/oye-siri-tengo-covid\/","title":{"rendered":"Oye, Siri, \u00bftengo COVID?"},"content":{"rendered":"<p>Cr\u00e9dito: Unsplash\/CC0 Public Domain <\/p>\n<p>Durante gran parte de la pandemia mundial de COVID-19, hacerse la prueba del virus ha implicado no solo inc\u00f3modos hisopados nasales, sino tambi\u00e9n largas esperas. filas en los centros de pruebas o tener que hacer citas con un m\u00e9dico. <\/p>\n<p>Drew Grant, un Ph.D. candidato en el Departamento de Ingenier\u00eda El\u00e9ctrica e Inform\u00e1tica, est\u00e1 trabajando en un sistema para hacer que las pruebas r\u00e1pidas sean tan f\u00e1ciles como decir unas pocas palabras en su tel\u00e9fono inteligente.<\/p>\n<p>\u00abCon nuestro sistema de detecci\u00f3n ac\u00fastica propuesto, una persona podr\u00eda simplemente grabar ellos mismos hablando, tosiendo o respirando en el micr\u00f3fono y casi instant\u00e1neamente podr\u00edan ver los resultados de la prueba de detecci\u00f3n de COVID\u00bb, dijo Grant, cuyo estudio apareci\u00f3 recientemente en IEEE Xplore. Su innovaci\u00f3n tambi\u00e9n fue reconocida por el Segundo Desaf\u00edo DiCOVA, donde obtuvo el primer lugar en la competencia de sonidos respiratorios, el segundo lugar en la competencia de sonidos de tos y el octavo lugar en la competencia de sonidos del habla.<\/p>\n<p>Using a crowd- base de datos con grabaciones de sonido de sujetos positivos y negativos de COVID-19 autoidentificados, el m\u00e9todo de Grant extrae una variedad de caracter\u00edsticas de audio como el tono, la calidad de la voz y el ritmo vocal que ayudan a los algoritmos de aprendizaje autom\u00e1tico a identificar las diferencias a menudo leves entre los sonidos producidos por esos infectados con COVID-19 y los de personas sanas.<\/p>\n<p>\u00abEs por eso que el aprendizaje autom\u00e1tico es tan sorprendente: es capaz de encontrar diferencias sutiles que no son perceptibles para los humanos\u00bb, dijo Grant. \u00abLo que s\u00ed sabemos es que las caracter\u00edsticas que extrajimos de estos sonidos fueron fundamentales para proporcionar a los algoritmos de aprendizaje autom\u00e1tico los datos necesarios para descubrir las diferencias\u00bb.<\/p>\n<p>El sistema tambi\u00e9n proporciona una gran cantidad de informaci\u00f3n sobre \u00abla energ\u00eda espectral de los sonidos a lo largo del tiempo\u00bb, o simplemente, c\u00f3mo cambia el tono con el tiempo. \u00abEs posible que esta caracter\u00edstica sea una peque\u00f1a miga de pan para la detecci\u00f3n ac\u00fastica de COVID. Esperamos aprender m\u00e1s\u00bb, dijo.<\/p>\n<p>A Grant tambi\u00e9n le gustar\u00eda explorar en el futuro c\u00f3mo otras enfermedades respiratorias, como el resfriado com\u00fan. , neumon\u00eda y asma afectan el rendimiento del sistema para detectar si una persona tiene COVID-19. Eventualmente quiere que el sistema pueda proporcionar informaci\u00f3n sobre la enfermedad espec\u00edfica detectada, ya sea COVID-19 u otra enfermedad respiratoria. Grant tambi\u00e9n est\u00e1 interesado en averiguar si su sistema puede distinguir entre las infecciones por COVID-19 en personas que nunca se han infectado con el virus y las personas que s\u00ed lo han contra\u00eddo y pueden haberlo contra\u00eddo por segunda vez.<\/p>\n<p>Grant colabor\u00f3 en su investigaci\u00f3n con su asesor, James West, profesor de ingenier\u00eda el\u00e9ctrica e inform\u00e1tica conocido mundialmente como el inventor del micr\u00f3fono electret, as\u00ed como tambi\u00e9n estudiante de doctorado. candidato Ian McLane. Tambi\u00e9n trabaj\u00f3 con Hynek Hermansky y Mounya Elhilali, ambos profesores de ingenier\u00eda el\u00e9ctrica e inform\u00e1tica, quienes, seg\u00fan Grant, fueron fundamentales para encontrar los datos necesarios para iniciar el proyecto. Grant acredita una clase de procesamiento auditivo y del habla de 2018 impartida por Hermansky como la g\u00e9nesis del proyecto. En la clase, Hermansky enumer\u00f3 toda la informaci\u00f3n contenida en el habla, incluido el mensaje, el idioma, el entorno ac\u00fastico emocional y la salud. El \u00faltimo se qued\u00f3 con Grant, quien se interes\u00f3 en tratar de replicar parte de la magia utilizada en el reconocimiento autom\u00e1tico de voz, que se enfoca en decodificar la se\u00f1al del habla para averiguar qu\u00e9 mensaje se est\u00e1 hablando, para averiguar la salud del hablante. <\/p>\n<p>\u00abTuve algunas reuniones con Hynek y el Dr. West, para intercambiar ideas sobre diferentes condiciones de salud para tratar de detectarlas en el habla, y luego apareci\u00f3 la COVID\u00bb, dijo Grant. \u00abHynek me envi\u00f3 informaci\u00f3n sobre una base de datos que estaba iniciando uno de sus antiguos alumnos llamado Coswara. A partir de ah\u00ed, comenc\u00e9 a trabajar en la detecci\u00f3n ac\u00fastica de COVID y tuve reuniones peri\u00f3dicas con Hynek y Mounya para trabajar en el desarrollo de un mejor sistema. Una de las caracter\u00edsticas del Los usos del sistema se denominan RelAtive SpecTrAl-Perceptual Linear Prediction (RASTA-PLP), y en realidad fue desarrollado por Hynek. Esta caracter\u00edstica juega un papel vital en la reducci\u00f3n del ruido y los efectos del uso de una variedad de dispositivos para realizar grabaciones\u00bb.<\/p>\n<p>Esta no es la primera incursi\u00f3n de Grant en unirse a la lucha contra el COVID-19. La primavera pasada, se uni\u00f3 a un grupo de estudiantes de Johns Hopkins que trabajaban d\u00eda y noche para hacer m\u00e1scaras N-95 con DiPole Materials, una compa\u00f1\u00eda de Baltimore para ayudar a proporcionar protecci\u00f3n a los trabajadores de primera l\u00ednea.<\/p>\n<p>\u00abLa motivaci\u00f3n detr\u00e1s de esto la investigaci\u00f3n es obviamente para ayudar a combatir la propagaci\u00f3n y la devastaci\u00f3n de la COVID, pero m\u00e1s espec\u00edficamente, para ayudar a reducir la carga sobre los profesionales de la salud\u00bb, dijo Grant. <\/p>\n<p>Explore m\u00e1s<\/p>\n<p> La nueva aplicaci\u00f3n recopila los sonidos de la COVID-19 para la investigaci\u00f3n diagn\u00f3stica <strong>M\u00e1s informaci\u00f3n:<\/strong> Drew Grant et al, Rapid and Scalable COVID-19 Screening using Speech, Breath, and Cough Grabaciones, Conferencia internacional IEEE EMBS 2021 sobre inform\u00e1tica biom\u00e9dica y de la salud (BHI) (2021). DOI: 10.1109\/BHI50953.2021.9508482 Proporcionado por la Universidad Johns Hopkins <strong>Cita<\/strong>: Oye, Siri, \u00bftengo COVID? (5 de octubre de 2021) recuperado el 29 de agosto de 2022 de https:\/\/medicalxpress.com\/news\/2021-10-hey-siri-covid.html Este documento est\u00e1 sujeto a derechos de autor. Aparte de cualquier trato justo con fines de estudio o investigaci\u00f3n privados, ninguna parte puede reproducirse sin el permiso por escrito. El contenido se proporciona \u00fanicamente con fines informativos.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Cr\u00e9dito: Unsplash\/CC0 Public Domain Durante gran parte de la pandemia mundial de COVID-19, hacerse la prueba del virus ha implicado no solo inc\u00f3modos hisopados nasales, sino tambi\u00e9n largas esperas. filas en los centros de pruebas o tener que hacer citas con un m\u00e9dico. 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