App per smartphone rileva COVID-19 analizzando voce e colpi di tosse

Credito: DALL-E di OpenAI (immagine generata da intelligenza artificiale)

Una app per smartphone che può rilevare l’infezione da virus della COVID-19 analizzando la voce delle persone ed utilizzando l’intelligenza artificiale: è quanto viene descritto in un nuovo comunicato della European Lung Foundation[1] in relazione ad un nuovo studio pubblicato su Lancet Respiratory Medicine.[2] I progressi del team vengono presentati oggi al Congresso internazionale della European Respiratory Society a Barcellona.

Metodo “economico, veloce e facile da usare”

Si tratterebbe di un metodo “economico, veloce e facile da usare”, come viene definito nel comunicato, da utilizzare soprattutto in quelle aree dove gli altri tipi di test sono troppo costosi o difficili da attuare. La ricercatrice Wafaa Aljbawi, dell’Istituto di scienza dei dati dell’Università di Maastricht, spiega che l’algoritmo di intelligenza artificiale utilizzato per l’app risulta accurato all’89%. Si tratta di risultati che, secondo la ricercatrice, sono promettenti.

App per COVID-19 analizza registrazioni vocali

L’app può analizzare una semplice registrazione vocale grazie ad un algoritmo di intelligenza artificiale e riesce ad analizzare varie caratteristiche della voce per capire se le vie respiratorie superiori e le corde vocali sono alterate dall’infezione del virus SARS-CoV-2. L’app è già stata testata su vari partecipanti ai quali veniva chiesto di registrare colpi di tosse o suoni respiratori come la respirazione profonda attraverso la bocca. Agli stessi partecipanti veniva anche chiesto di leggere una breve fase sullo schermo per tre volte.

L’algoritmo

La tecnica usata dall’algoritmo si chiama “Mel-spectrogram analysis” e può individuare varie caratteristiche delle emissioni vocali come la potenza, la variazione nel tempo e il volume. I ricercatori hanno costruito l’algoritmo confrontando le emissioni vocali dei pazienti con COVID-19 con quelli che non avevano la malattia. In questo modo hanno costruito un modello per individuare i casi di infezione. Il modello in questione è uno del tipo Long-Short Term Memory (LSTM) e supera gli altri tipi di modelli simili in precisione. L’algoritmo si basa sulle reti neurali (algoritmi che cercano di imitare il funzionamento del cervello umano).

Risultati da convalidare con sperimentazioni più ampie

Anche se questi risultati devono essere convalidati con studi e sperimentazioni molto più ampie le prospettive sembrano comunque molto interessanti. Gli stessi ricercatori stanno raccogliendo diverse altre decine di migliaia di campioni audio in modo da migliorare ancora di più l’algoritmo e per capire quali sono i parametri della voce più importanti da prendere maggiormente in considerazione per l’analisi.[1]

Note e approfondimenti

  1. Mobile phone app accurately detects COVID-19 | EurekAlert!
  2. Research priorities for exacerbations of COPD – The Lancet Respiratory Medicine (DOI: 10.1016/S2213-2600(21)00227-7)

Articoli correlati


Condividi questo articolo

Disclaimer

Notizie scientifiche.it è un blog di notizie, non un sito di consigli medici. Leggi anche il disclaimer medico.

Dati articolo