Investigadores de la Universidad de Binghamton, de la Universidad Estatal de Nueva York (SUNY), desarrollaron un sistema que detecta toses en una sala y estima cuántas personas están tosiendo. Funciona con "estaciones de escucha" montadas sobre placas Raspberry Pi, sin cámaras y sin grabar audio, según informó Hackster.io.
"La mayor parte del trabajo sobre salud pública y monitoreo de enfermedades ha sido muy intensivo en aprendizaje automático y en procesamiento", explica el líder del proyecto, Dali Ismail, profesor asistente de la Escuela de Computación del Thomas J. Watson College of Engineering and Applied Science de Binghamton. "Quisimos ver la detección de tos, y la identificación de quién tose, como una aplicación liviana que algún día pudiera correr en dispositivos prácticos".
Tres placas por sala
Esos "dispositivos prácticos" son un clásico de los makers. Son placas Raspberry Pi, que en los últimos meses vienen subiendo de precio porque la demanda de la industria de la IA está absorbiendo la oferta mundial de memoria RAM.
Cada sala monitoreada lleva tres Raspberry Pi conectadas a micrófonos de bajo costo. Escuchan todo el tiempo el sonido de una tos, pero no graban.
Cuando detectan una, entra a trabajar un modelo de aprendizaje automático llamado CoughNet. Está diseñado para gastar poco, con menos de un décimo de la energía que piden los algoritmos de análisis de tos más avanzados de hoy. CoughNet toma los datos de las tres estaciones para calcular la ubicación aproximada de la persona que tosió.
"El micrófono más cercano a la fuente actúa como micrófono de referencia", explica Ismail, "y podemos hacer una correlación para determinar si esta tos viene exactamente de la misma persona, porque la misma tos la van a escuchar los otros dos micrófonos, que están un poco más lejos".
¿Cómo protege la privacidad?
A medida que detecta más toses, el sistema determina si probablemente vienen de una sola persona o de varias. No se graba audio y nunca se identifica a nadie. El sistema asigna cada tos a un individuo sin saber quién es, y sin necesidad de cámaras térmicas ni de luz visible.
Cada nodo de escucha hace primero el cálculo en local. Solo si el resultado no alcanza suficiente confianza, usa un transceptor LoRa para derivar el procesamiento a un equipo remoto más potente.
"Básicamente es una combinación de redes y cómputo", dice Ismail. "Ambos están optimizados para trabajar de forma eficiente en esos dispositivos diminutos, y además elegimos LoRa porque gasta muchísimo menos energía que el Wi-Fi".
Dónde está publicado
El trabajo del equipo aparece, con acceso cerrado, en las actas de la conferencia internacional del IEEE sobre salud conectada, CHASE '26 (Connected Health: Applications, Systems and Engineering Technologies 2026).
La propuesta descansa en hardware que cualquiera puede comprar. Placas Raspberry Pi de bajo costo, aunque con precio en alza, más micrófonos y transmisores LoRa, para seguir brotes de tos en espacios compartidos sin sacrificar la privacidad de quienes están adentro.
