IA identifica infecção pelo novo coronavírus através dos sintomas reportados em aplicativo

Uma das formas de informar as autoridades competentes sobre o avanço do novo coronavírus, de forma a permitir o planejamento de medidas de contenção, é testar a população. Vários testes estão sendo utilizados, como a identificação genética do vírus, ou a resposta que ele gera no sistema imunológico, mas a disseminação desses testes parece sofrer em função de oferta escassa, além de que sua distribuição em áreas muito populosas é dificultada. Um trabalho publicado este mês traz uma abordagem diferente para a identificação de pessoas contaminadas. Os pesquisadores, em sua maioria associados ao King’s College de Londres, desenvolveram um algoritmo capaz de prever a contaminação através dos sintomas mais comuns da doença.

O modelo foi desenvolvido usando dados coletados entre março e abril através de um aplicativo para smartphone chamado COVID Symptom Study. Mais de 2,5 milhões de usuários no Reino Unido e nos Estados Unidos forneceram relatórios detalhados sobre seu estado de saúde e a eventual evolução de sintomas da doença, possibilitando seu monitoramento em tempo real. Deste total, cerca de 18 mil foram efetivamente testados para a presença do vírus, sendo pouco mais de 7 mil resultados positivos. Os sintomas mais comuns também estão associados a outras doenças do sistema respiratório, como resfriado, gripe, febre, tosse e fatiga. Mas dois sintomas reportados parecem ter uma prevalência no caso da COVID-19, perda de olfato e paladar: 65% das pessoas que testaram positivo relataram esses sintomas, contra 22% das que testaram negativo.

Após treinamento com todo o quadro sintomático, o modelo atingiu sensitividade de 0.65, especificidade de 0.78 e desempenho AUC de 0.76 na população europeia, que representava a maior proporção do quadro amostral. O algoritmo foi então aplicado para os dados dos demais usuários do aplicativo. Entre os 805 mil que apresentaram sintomas, a predição é que 140 mil estejam infectadas pelo novo coronavírus. Mais importante que esses números é o fato de que alguns usuários potencialmente infectados tinham quadros sintomáticos moderados, o que pode ser benéfico para a identificação de potenciais vetores da doença.

Dados os resultados apresentados, o algoritmo tem potencial de se tornar uma nova arma para isolar o vírus, evitando sua disseminação descontrolada, sem a necessidade da testagem em massa da população sob escrutínio.

O código do aplicativo está disponível para acesso público em https://github.com/zoe/covid-tracker-react-native.