DASHBOARD DE CARACTERÍSITCAS ACÚSTICAS PARA LA DETECCIÓN TEMPRANA DE COVID-19

Abstract

Este proyecto, concebido como respuesta a uno de los desafíos más significativos del año 2020, tiene como objetivo proporcionar una herramienta innovadora para la monitorización del COVID-19. Esta herramienta se basa en el análisis detallado de diversas características acústicas, lo que permite una detección más rápida y eficiente de la enfermedad.

Para abordar este desafío, se propuso la creación de una aplicación web desarrollada en Python. Esta aplicación se fundamenta en la librería Streamlit, ampliamente reconocida y utilizada en proyectos de investigación de similar naturaleza. La aplicación permite recopilar y analizar datos vocales de diversos individuos, que sirven como grupo de control, facilitando así el análisis comparativo con los datos que se deseen examinar.

Además, uno de los aspectos más destacados de esta aplicación es su escalabilidad. Se diseñó con la intención de que pudiera adaptarse y servir como un sistema de apoyo para la toma de decisiones en el diagnóstico de otras enfermedades. Esto se logra gracias a su capacidad para mostrar todos los atributos acústicos que se consideren necesarios, dependiendo de la patología en cuestión. Algunas de las enfermedades que podrían beneficiarse de esta herramienta incluyen el Parkinson y el Alzheimer, entre otras. Esta flexibilidad convierte a la aplicación en una herramienta valiosa y versátil en el campo de la medicina.