Nos testes realizados, de acordo com um artigo publicado na BBC News, o algoritmo alcançou uma taxa de sucesso de 98,5% entre indivíduos que haviam testado positivo para o novo coronavírus, subindo para 100% nos que não experienciavam outros sintomas.
Porém, os investigadores ainda necessitam de uma aprovação regulamentar para transformá-lo numa aplicação.
Os especialistas apontam que a diferença chave no som da tosse de um paciente assintomático com Covid-19 - ou seja infetado, mas sem sintomas -, é incapaz de ser percebida pelo ouvido humano.
Conforme reporta a BBC, o algoritmo de inteligência artificial (IA) foi criado no laboratório do Massachusetts Institute of Technology (MIT).
"A maneira como produzimos som muda quando temos Covid-19, mesmo se formos assintomáticos", explicou o cientista do MIT Brian Subirana, co-autor do estudo, publicado no IEEE Journal of Engineering in Medicine and Biology.
Segundo os investigadores, a ferramenta poderia ser utilizada "para triagem diária de estudantes, trabalhadores e do público, nas escolas, trabalho e transportes. Ou até para testes em piscinas para alertar rapidamente e evitar surtos em grupos".
Já no passado mês de julho, um outro projeto, realizado no Reino Unido, denominado Covid-19 Sounds da Cambridge University relatou uma taxa de sucesso de 80% na detecção de casos positivos de SARS-CoV-2 tendo como base uma junção de sons de respiração e de tosse.
Em maio, os investigadores britânicos tinham recolhido 459 amostras de sons de tosse e respiração enviados por 378 membros do público, sendo que atualmente dispõe de um banco de dados de aproximadamente 30 mil gravações.
Já o laboratório do MIT recolheu cerca de 70 mil amostras de áudio, cada uma com várias séries de tosse. Dessas, 2,5 mil são de pessoas com casos confirmados de Covid-19.
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