Il nuovo modello ha esaminato decine di migliaia di colpi di tosse di pazienti affetti da Covid-19 e identifica nel 98,5% dei casi nuovi asintomatici
La pandemia causata dal coronavirus SARS-CoV-2 sta riprendendo piede con l’arrivo dei mesi invernali. Lo sforzo internazionale nell’arginare la nuova diffusione si scontra con la difficoltà di tracciamento dei nuovi contagi e con l’individuazione degli asintomatici. Il tampone molecolare è lo strumento diagnostico più accurato ma ha tempi di elaborazione e costi elevati. Altre procedore, come il tampone rapido antigenico, i test rapidi ed i test sierologici, peccano di precisione, con percentuali stimate anche del 70%. Un nuovo aiuto potrebbe arrivare dall’Intelligenza Artificiale.
Un gruppo di ricerca del Massachusetts Institute of Technology (MIT) ha sviluppato un nuovo modello di intelligenza artificiale in grado di riconoscere nel 98,5% dei casi un paziente affetto da Covid-19 asintomatico. L’analisi viene fatta su una registrazione audio contenente dei colpi di tosse. I ricercatori hanno sviluppato il modello partendo da più di 200 mila registrazioni audio, tra le quali 70 mila provenienti da pazienti affetti da Covid-19. La ricerca è stata pubblicata sulle pagine della rivista IEEE Journal of Engineering in Medicine and Biology.
Subirana, coautore dello studio, dice: “I suoni del parlare e della tosse sono entrambi influenzati dalle corde vocali e dagli organi circostanti. Ciò significa che quando si parla, parte del discorso è come la tosse e viceversa. Significa anche che l’intelligenza artificiale può capire molte cose facilmente da un discorso fluente, come il sesso della persona, la lingua madre o anche lo stato emotivo. Anche nella tosse rimangono delle peculiarità. Così abbiamo pensato di provare a cercare questi biomarcatori per il Covid“. Il risultato è stato sorprendente, al momento il gruppo lavora su un’app per smartphone. L’obiettivo è fornire un mezzo di diagnosi di massa a portata di tutto.
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