La diffusone asintomatica del Covid-19 è un grande contributo per la lotta contro il virus, ma non essendoci sintomi evidenti nn è possibile capire quali regole applicare per isolare questi pazienti contagiati. La ricerca del MIT ha scoperto che nascosto nel suono della tosse c’è un modello che contrassegna una persona come infetta nelle prime fasi della malattia. Potrebbe costituire un sistema di allerta precoce contro il virus.
Il suono della tosse può essere molto rivelatore, come i medici sanno da molti anni. I modelli di intelligenza artificiale sono stati costruiti per rilevare condizioni come polmonite, asma e persino malattie neuromuscolari, che alterano il modo in cui una persona tossisce in modi diversi.
Già prima della pandemia, il ricercatore Brian Subirana aveva dimostrato che la tosse può persino aiutare a prevedere l’Alzheimer. Più di recente, si è pensato che se l’IA fosse in grado di dire così tanto da così poco, forse il Covid-19 potrebbe essere qualcosa che si potrebbe scoprire. Il team ha creato un sito in cui le persone potevano contribuire con la propria tosse e hanno finito per assemblare il più grande set di dati di ricerca sulla tosse che conosciamo finora. Migliaia di campioni sono utilizzati per addestrare il modello IA.
Il modello sembra aver rilevato modelli sottili nella forza vocale ed è stato in grado di identificare il 100% delle tosse da portatori di Covid-19 asintomatici e il 98,5% di quelle sintomatiche, con una specificità rispettivamente dell’83% e del 94%, il che significa che non c’è un gran numero di falsi positivi o negativi. Sebbene il sistema fosse efficace nel rilevare la tosse non sana, non dovrebbe essere utilizzato come strumento di diagnosi per le persone con sintomi incerti sulla causa sottostante.
Il team sta collaborando con diversi ospedali per creare un set di dati più diversificato, ma sta anche lavorando con un’azienda privata per mettere insieme un’app per distribuire lo strumento per un uso più ampio, se può ottenere l’approvazione della FDA.
Foto di mohamed Hassan da Pixabay
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