Germana Carillo Un’app in grado di rilevare l’infezione da coronavirus analizzando la voce delle persone e utilizzando l’intelligenza artificiale. La tecnologia potrebbe essere utilizzata per esaminare rapidamente le persone prima di eventi di massa o nei Paesi poveri che non possono permettersi i test molecolari
©sergiomonti/123rf
Un’applicazione da scaricare su smartphone che rileva il coronavirus nella voce basandosi sull’intelligenza artificiale. È quanto viene descritto in uno studio presentato nel corso del Congresso ERS, che prefigura un possibile utilizzo dell’intelligenza artificiale per rilevare l’infezione da SARS-CoV-2 grazie alla voce umana mediante una semplice app per smartphone.
Una vera e propria applicazione sui nostri cellulari, insomma, che – secondo i calcoli – impiegherà meno di un minuto per segnalare l’eventuale positività e fornire un risultato accurato l’89% delle volte e i casi negativi l’83% delle volte, stando a quanto dichiarato da Wafaa Aljbawi, ricercatrice presso l’Institute of Data Science dell’Università di Maastricht, Paesi Bassi.
Al contrario, l’accuratezza dei test sierologico varia ampiamente a seconda della marca e i tamponi nasali e faringei sono meno efficaci nel rilevare le persone infettive senza sintomi. Secondo l’Imperial College London, infatti, l’accuratezza dei test di flusso laterale varia ampiamente e potrebbe non rilevare tra il 20% e l’81% dei casi positivi in contesti diversi.
La nuova app potrebbe essere utilizzata per schermare molto rapidamente le persone alla ricerca del virus prima che partecipino a eventi di massa come concerti e grandi partite sportive. E non solo, secondo i ricercatori l’app può essere utilizzata nei Paesi a basso reddito in cui i test PCR sono costosi.
Come funziona
Durante lo sviluppo dell’app, i ricercatori hanno utilizzato i dati dell’app di crowdsourcing Covid-19 Sounds dell’Università di Cambridge, che contiene 893 campioni audio di 4.352 partecipanti, 308 dei quali erano risultati positivi al virus.
L’app viene installata sul cellulare dell’utente, che riporta così alcuni dettagli di base su dati, anamnesi e stato di fumo. Viene quindi chiesto di registrare alcuni suoni respiratori che includono tosse tre volte, respirare profondamente attraverso la bocca da tre a cinque volte e leggere una breve frase sullo schermo tre volte.
I ricercatori hanno utilizzato una tecnica di analisi vocale chiamata Mel-spectrogram analysis, che identifica diverse caratteristiche della voce come volume, potenza e variazione nel tempo.
Per distinguere le voci dei pazienti Covid-19 da quelli che non avevano la malattia, il team ha costruito diversi modelli di intelligenza artificiale e ha valutato quale funzionava meglio per classificare i casi positivi.
Questi risultati promettenti suggeriscono che semplici registrazioni vocali e algoritmi di intelligenza artificiale perfezionati possono potenzialmente raggiungere un’elevata precisione nel determinare quali pazienti hanno l’infezione da Covid-19, ma per ora la ricerca è ancora sottoposta a revisione paritaria.
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Fonte: NIH
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