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Sabato, 28 Gennaio 2023
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La ricerca del Mit: un sistema di intelligenza artificiale rileva il Covid-19 tramite le registrazioni della tosse degli asintomatici

I ricercatori dell'Istituto di tecnologia del Massachusetts hanno messo a punto delle tecniche di intelligenza artificiale, in grado di individuare soggetti affetti da Covid-19 ,in particolare gli asintomatici, attraverso l'intelligenza artificiale solo da una registrazione del telefono cellulare con tosse forzata

A un orecchio "comune" la differenza è impercettibile, ma sussiste una certa differenza tra un colpo di tosse e un colpo di tosse da Covid-19: sono partiti da questa considerazione i ricercatori dell'Istituto di tecnologia del Massachusetts, una delle più importanti università di ricerca del mondo, mettendo a punto delle tecniche di intelligenza artificiale, in grado di rappresentare uno strumento di screening su larga scala gratuito, non invasivo, in tempo reale e immediatamente distribuibile al fine aumentare gli approcci attuali nel contenimento della diffusione dell'epidemia.

I soggetti affetti da Covid-19, in particolare gli asintomatici, dunque, possono essere accuratamente individuati attraverso l'intelligenza artificiale solo da una registrazione del telefono cellulare con tosse forzata: "Per addestrare il nostro modello MIT Open Voice - spiegano i ricercatori in un paper pubblicato nel "Journal of Engineering in Medicine and Biology" - abbiamo costruito una pipeline di raccolta dati di registrazioni di tosse da Covid-19 attraverso il nostro sito web tra aprile e maggio 2020 e abbiamo creato il più grande dataset audio riportato fino ad oggi con 5.320 soggetti".

In seguito è stato sviluppato un framework di elaborazione vocale AI che sfrutta gli estrattori di caratteristiche dei biomarcatori acustici per effettuare il pre-screening di COVID-19 dalle registrazioni della tosse e fornisce una mappa di monitoraggio dei pazienti in tempo reale. Le registrazioni della tosse vengono elaborate e immesse in un'architettura di diagnostica binaria pre-screening.

I modelli sono stati testati su 4256 soggetti, una metà provenienti da persone sane e una altra metà da pazienti Covid-19 asintomatici; un sofisticato algoritmo isola i parametri che costituiscono la differenza tra le emissioni di suono, raggiungendo una sensibilità del 98,5%. Per i soggetti asintomatici raggiunge una sensibilità del 100% con una specificità dell'83,2%. 

"I casi d'uso pratici potrebbero essere per lo screening quotidiano di studenti, lavoratori e pubblico quando le scuole, i posti di lavoro e i trasporti riaprono, o per i test in pool per avvisare rapidamente di focolai nei gruppi", concludono i ricercatori. Si attende dunque la convalida delle autorità sanitarie locali, per rendere ufficiale questo metodo di screening, che potrebbe prendere la forma di un'app.

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