Enquanto a batalha contra a Covid-19 continua em todo o mundo, cientistas e pesquisadores estão recorrendo à Inteligência Artificial (IA) para encontrar novas maneiras de detectar, combater e tratar o vírus que aflige a maior parte do planeta.
Embora tenha havido muitos resultados decepcionantes de iniciativas clínicas impulsionadas pela IA, uma solução que agora oferece vislumbres de esperança é o uso de tecnologia de reconhecimento de voz para triagem e detecção de pessoas com probabilidade de serem positivas para o vírus.
Em outubro passado, uma equipe de pesquisadores do CyberLabs Group da gigante de IA do Brasil participou do desafio de paralinguística na Interspeech 2021, onde receberam as honras por seu novo algoritmo promissor, que é capaz de detectar infecções por Covid-19 por meio da análise de clipes de áudio de tosse e fala, com base em testes iniciais.
Usando uma metodologia avançada de reconhecimento de voz baseada em IA, as equipes de pesquisa analisaram várias horas de gravações de áudio de indivíduos saudáveis e doentes para identificar padrões consistentes com infecções por Covid-19. Depois de ensinar seu algoritmo de aprendizado profundo para reconhecer padrões de som relacionados à Covid, o CyberLabs foi capaz de identificar três de quatro pessoas doentes corretamente (75,9% do tempo) ao usar gravações de áudio de sua tosse e 70,3% das vezes ao confiar em gravações de fala.
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