ResApp Health Limited ha anunciado los resultados positivos de una nueva prueba de detección de COVID-19 basada en el sonido de la tos que sólo requiere un teléfono inteligente. En un ensayo clínico piloto con 741 pacientes (446 positivos a la COVID-19) reclutados en Estados Unidos e India, la prueba de cribado de ResApp, que utiliza el aprendizaje automático para analizar el sonido de la tos del paciente, detectó correctamente la COVID-19 en el 92% de las personas con la infección. El algoritmo de ResApp alcanzó un área bajo la curva (AUC) de 0,93 utilizando el audio de la tos y los síntomas notificados por los pacientes en ambos ensayos. El AUC es una medida estándar de lo bien que una prueba distingue entre dos grupos de diagnóstico, donde un valor de 1 representa una prueba perfecta. Un valor superior a 0,9 se considera sobresalientei. Con este AUC, ResApp puede seleccionar diferentes puntos de funcionamiento en función del entorno para conseguir una alta sensibilidad, una alta especificidad o una sensibilidad y especificidad equilibradas. Para su uso como prueba de cribado previa a una prueba rápida de antígeno o de reacción en cadena de la polimerasa (PCR) para descartar el COVID- 19, podría seleccionarse un punto operativo que proporcionara una sensibilidad del 92% y una especificidad del 80%. Esta sensibilidad supera la sensibilidad medida en el mundo real de las pruebas rápidas de antígenoii,iii. La combinación de una alta sensibilidad y una especificidad del 80% da como resultado que 8 de cada 10 personas sin COVID-19 sean detectadas correctamente como negativas y no requieran una prueba rápida de antígeno o PCR de seguimiento. ResApp se dirigirá inicialmente a su uso en entornos en los que se requieren pruebas frecuentes de COVID-19, como el cribado de empleados, trabajadores sanitarios y estudiantes, viajes, deportes, espectáculos y atención a personas mayores. En estos entornos, una prueba de alta sensibilidad que sólo requiera un teléfono inteligente reduciría significativamente el número de pruebas rápidas de antígeno o PCR necesarias, mejorando la disponibilidad, reduciendo los costes y el impacto medioambiental. Una prueba basada en un smartphone también tiene la capacidad de mejorar la seguridad y la notificación de los resultados mediante la identificación biométrica, como el reconocimiento facial. Para asegurar que el algoritmo es específico para la COVID-19 se probó con el conjunto de datos Breathe Easy. El conjunto de datos Breathe Easy se recopiló antes de la pandemia de COVID-19 y se utilizó para entrenar y validar el producto ResAppDx de ResApp ya aprobado por las autoridades (TGA australiana y marca CE) para el diagnóstico de enfermedades respiratorias agudas. Este conjunto de datos incluye 1.007 pacientes con una variedad de afecciones respiratorias no relacionadas con el COVID-19, como infecciones del tracto respiratorio superior, exacerbaciones de asma, exacerbaciones de EPOC y otras infecciones pulmonares virales, incluida la neumonía. El algoritmo alcanzó una especificidad superior al 90% para estos pacientes. Este importante resultado demuestra que el algoritmo está identificando la COVID-19 y no la enfermedad respiratoria general. Se encontró un rendimiento consistente en el análisis de una serie de subgrupos, incluyendo el brazo y la ubicación del estudio, la edad, el género y el estado de vacunación. Aunque la secuenciación genómica no estaba disponible, el análisis de los datos durante dos períodos de tiempo, uno en el que Delta era la variante dominante y otro en el que Omicron era dominante, demostró un rendimiento consistente. Como se esperaba, y de forma similar a las pruebas rápidas de antígenos, el algoritmo mostró un rendimiento inferior en los pacientes asintomáticos, aunque sólo se reclutó un pequeño número (14) de pacientes asintomáticos en los ensayos. El rendimiento del algoritmo se obtuvo utilizando la validación cruzada K-fold para proporcionar una estimación del rendimiento en datos no vistos. ResApp tiene la intención de presentar los resultados para su publicación en una revista revisada por pares en las próximas semanas.