Diante de um cenário que indica que a batalha contra o novo coronavírus ainda está longe de terminar, cientistas e pesquisadores estão recorrendo à inteligência artificial (IA) para encontrar novas maneiras de detectar, combater e tratar o vírus.
Embora algumas das soluções que usam IA testadas até agora tenham tido resultados desanimadores, um caminho oferece uma luz no fim do túnel: o uso de tecnologia de reconhecimento de voz para triagem e detecção de pessoas provavelmente infectadas vírus.
No mês passado, uma equipe de pesquisadores do Grupo CyberLabs, maior empresa de pesquisa e desenvolvimento de IA do Brasil, participou do desafio de paralinguística na INTERSPEECH 2021. Lá, eles desenvolveram um novo algoritmo que, com base em testes iniciais, é capaz de detectar infecções por COVID-19 por meio da análise de clipes de áudio de tosse e fala.
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 também de doentes para identificar padrões consistentes com infecções por COVID-19.
Depois de “ensinar” o algoritmo de aprendizado profundo para reconhecer padrões de som relacionados à infecção pelo novo coronavírus, o CyberLabs foi capaz de identificar três de quatro pessoas doentes corretamente (75,9%) ao usar gravações de áudio contendo som de tosse e 70,3% das vezes analisar gravações de fala.
Embora uma pesquisa semelhante de reconhecimento de fala já estivesse sendo conduzida antes do evento INTERSPEECH 2021, participar do desafio deu aos CyberLabs e outras equipes de pesquisa uma oportunidade valiosa de testar e desenvolver ainda mais suas metodologias, disse Anderson Soares, cientista-chefe da equipe de pesquisa do CyberLabs e gerente geral do Centro de Excelência em Inteligência Artificial (CEIA) & Deep Learning Brasil.
“É a primeira vez que os resultados alcançam um nível aceitável e mostram um nível de viabilidade para possíveis produtos”, acrescentou.
Mais de dois milhões de amostras de áudio em 527 categorias foram fornecidas às equipes participantes do desafio paralinguística. Essas gravações foram coletadas propositalmente em vários países e de pessoas que falam idiomas diferentes para que os pesquisadores pudessem testar suas teorias e soluções usando o mesmo conjunto de dados robusto. Ter acesso a essa biblioteca de áudio diversificada melhorou a viabilidade de resolver o problema por meio de IA e aumentou muito a confiança nos resultados, disse Lucas Gris, outro membro da equipe de pesquisa da CyberLabs.
“[O que diferencia nosso trabalho] é a compilação de vários esforços de pesquisa e inovação que envolvem a análise da fala por meio de redes neurais. No fundo, trata-se de reconhecimento de padrões na voz de alguém. Pudemos tirar proveito de várias arquiteturas de IA usadas em outras tarefas relacionadas à voz e adaptá-las a este desafio específico”, disse Gris.
O CyberLabs Group é a maior empresa de inteligência artificial e segurança cibernética da América Latina, com cerca de 200 pesquisadores e engenheiros espalhados pelo Brasil e Estados Unidos. É também um dos maiores campeões da pesquisa em IA em nível universitário. O principal centro de pesquisa de IA da empresa é liderado pela Universidade Federal de Goiás. O CyberLabs apoia outros pesquisadores e alunos da Universidade Tecnológica Federal do Paraná e da Universidade de São Paulo.
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Então, qual é o próximo passo para o algoritmo de detecção de COVID-19 do CyberLabs?
“Demonstrada a viabilidade tecnológica desse tipo de solução, é possível avançar no desenvolvimento de produtos para saúde ou além. O mundo experimentou avanços na transformação digital da saúde, incluindo atendimento remoto e soluções baseadas em IA que podem ser usadas como método de triagem. Avaliaremos onde esse tipo de tecnologia faz sentido e procuraremos parceiros para evoluções ”, disse Edresson Casanova, membro da equipe de pesquisa do CyberLabs.
