Scoprire di avere COVID-19 con colpo di tosse nello smartphone, presto potrebbe essere possibile

Un algoritmo di intelligenza artificiale, secondo quanto descritto in un nuovo studio pubblicato sul Journal of Engineering in Medicine and Biology , può individuare le persone infettate dal virus della COVID-19 asintomatiche tramite colpi di tosse. Le persone asintomatiche sono quelle che, per definizione, non mostrano sintomi e sono quindi soggetti più difficili da individuare.

Algoritmo addestrato con migliaia di campioni audio di tosse

I ricercatori del MIT hanno addestrato questo modello informatico con decine di migliaia di campioni audio di tosse forniti da varie persone che li hanno inviati volontariamente tramite un sito web su Internet (opensigma.mit.edu) tra aprile e maggio 2020.
Il comunicato stampa relativo allo studio precisa che i ricercatori sono riusciti ad identificare in maniera accurata il 98,5% delle persone che hanno inviato il file audio con il proprio colpo di tosse per le quali poi è stata confermata l’infezione da COVID-19.
Tra le persone individuate, il modello è riuscito ad individuare al 100% dei soggetti asintomatici, sostanzialmente quelli che erano solo risultati positivi al virus ma che non mostravano alcun sintomo.
rete neurale

Riepilogo visivo dello studio (credito: DOI: 10.1109/OJEMB.2020.3026928 – IEEE Open Journal of Engineering in Medicine and Biology)

Rete neurale

Il modello si basa su una rete neurale ed è stato denominato ResNet50. Può discriminare i suoni collegati a diversi livelli di forza impressa dalle corde vocali. Oltre campioni spediti dai volontari i ricercatori hanno addestrato questa rete neurale anche con i dati audio prelevati da diversi audiolibri per un totale di più di 1000 ore di parlato. Hanno inoltre addestrato la stessa rete neurale con altri dati audio del linguaggio umano affinché l’algoritmo potesse poi distinguere anche gli stati emotivi che possono influenzare il parlato stesso.
Tra le altre cose i ricercatori hanno scoperto che con questo stesso algoritmo si possono identificare, con gradi di precisione abbastanza elevati, anche i malati di Alzheimer, addirittura meglio dei modelli già esistenti.

Ricercatori stanno lavorando ad un app

Ore ricercatori stanno lavorando ad un app che, qualora fosse approvata dalla FDA statunitense, potrebbe essere adottata su larga scala come strumento di prescreening gratuito che potrebbe essere di grande aiuto anche perché fare i tamponi a grosse percentuali della popolazione si è rivelata cosa non fattibile nella maggior parte delle nazioni, anzi sostanzialmente in tutte tranne che in Cina.

“I suoni del parlare e della tosse sono entrambi influenzati dalle corde vocali e dagli organi circostanti. Ciò significa che quando parli, parte del tuo parlare è come tossire e viceversa”, spiega Brian Subirana, uno degli autori dello studio nonché ricercatore dell’Auto-ID Laboratory del MIT.
Secondo Subirana, l’implementazione di questo metodo, che potrebbe essere facilmente usato dalla maggior parte della popolazione con una semplice app sul proprio smartphone, potrebbe rivelarsi molto utile per diminuire la diffusione del virus.

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