Analizan el sonido de la tos para identificar la gravedad de pacientes con COVID-19

Aunque la mayoría de las personas afectadas por la COVID-19 ahora tienen síntomas más leves y se recuperan en pocas semanas, la pandemia mundial causada por el virus SARS-CoV-2 sigue siendo un problema de salud importante. Algunas de las personas afectadas acaban desarrollando una enfermedad más grave y neumonía, lo que a menudo tiene un peor pronóstico.

Pese a haber sido desarrollados protocolos para evaluar el riesgo de los pacientes, las herramientas diagnósticas y pronósticas se basan principalmente en métodos de imagen caros y de difícil acceso, como la radiografía, la ecografía o la tomografía computarada (TC). Así, existe una necesidad de desarrollar una herramienta de pronóstico más sencilla y de fácil acceso que permita a los proveedores de atención médica identificar a los pacientes que han desarrollado o están en riesgo de desarrollar una enfermedad grave. De esta manera, se facilitaría el triaje de los pacientes y la intervención temprana incluso en el domicilio o en los centros de atención primaria.

Ahora, un equipo de investigación liderado por el IBEC y el Hospital del Mar, con colaboración de la Universidad Politécnica de Cataluña (UPC), el CIBER-BBN y el CIBERES, ha llevado a cabo un estudio basado en el análisis e interpretación de los sonidos de la tos en las fases iniciales de la COVID-19. Este método se presenta como una potencial herramienta predictiva, simple y accesible para valorar el riesgo a sufrir neumonía grave.

La investigación se realizó a partir de grabaciones con un teléfono inteligente del sonido de la tos voluntaria en 70 pacientes con enfermedad por infección por SARS-CoV-2 dentro de las primeras 24 horas después de su llegada al hospital. El análisis acústico de estas grabaciones realizada por el IBEC permitió detectar diferencias significativas entre los sonidos de los enfermos en función de la gravedad de la patología respiratoria, que se confirmó previamente con pruebas de imagen y la necesidad de oxígeno suplementario. Los resultados muestran que este análisis podría servir para clasificar a los pacientes con COVID-19 en leves, moderados o graves y hacer el seguimiento de pacientes con COVID persistente. El trabajo se llevó a cabo con datos recogidos entre abril de 2020 y mayo de 2021 en el Hospital del Mar, y los resultados se han publicado en la revista European Respiratory Journal open Research.

La frecuencia de la tos: un parámetro clave

Raimon Jané, profesor de la UPC e investigador principal del IBEC y del CIBER-BBN, lidera el grupo de Procesamiento e interpretación de señales biomédicas (BIOSPIN) del IBEC, que ha desarrollado la metodología y los algoritmos de análisis acústico de las señales de tos adquiridas con teléfonos inteligentes. Mediante un modelo estadístico conocido como modelo lineal mixto, el equipo encontró cinco parámetros, basados en las frecuencias del sonido, que eran significativamente diferentes en la tos de los pacientes con diferentes niveles de gravedad de la enfermedad y evolución de la neumonía. Así, estas diferencias pueden reflejar las alteraciones progresivas del sistema respiratorio en pacientes con la COVID-19.

"Aunque en el pasado se han propuesto métodos de análisis acústico de la tos para diagnosticar enfermedades respiratorias, nosotros hemos querido ir un paso más allá y explorar específicamente la relación entre las características acústicas de la tos y los diferentes niveles de severidad de la neumonía en pacientes COVID-19 ." Detalla Jané, coautor senior del estudio.

Los autores del estudio explican que la utilización de la tos puede servir tanto para detectar de forma precoz a los pacientes con COVID-19 grave como para hacer el seguimiento de su evolución, evaluando posibles complicaciones, incluso a distancia. Ahora, sin embargo, habrá que continuar el trabajo con datos de más pacientes para confirmar los resultados de este estudio transversal, que permita utilizar el análisis de la tos como herramienta diagnóstica en pacientes con COVID-19 u otras enfermedades respiratorias.

Por este motivo, el doctor Joaquim Gea, jefe emérito del Servicio de Neumología, investigador del Hospital del Mar Research Institute y coautor senior del trabajo, indica que sus conclusiones pueden ser útiles "en áreas con infraestructura médica insuficiente o en situaciones de emergencia, ayudando a identificar y aislar a los pacientes con COVID-19 de manera oportuna, facilitando la atención médica adecuada y la implementación de medidas de control".

Otro elemento destacado es que, aunque el estudio se ha centrado en la COVID-19, abre la puerta a utilizar este modelo en otras patologías respiratorias.

Fuente: IBEC/DICYT