Covid, l’app che rileva l’infezione tramite la voce. Ecco come gli scienziati l’hanno ideata. E Pfizer ha investito 116 milioni

Grazie all'aiuto dell'Intelligenza artificiale i test hanno dimostrato una elevata precisione. Ed è probabilmente per questo che Pfizer ha investito 116 milioni di euro per l’acquisizione di una azienda australiana che si occupa di assistenza sanitaria digitale

Una nuova app potrebbe rilevare accuratamente l’infezione da COVID-19 tramite la voce delle persone con l’aiuto dell’intelligenza artificiale (AI), secondo una ricerca della European Lung Foundation che è stata presentata al Congresso Internazionale della European Respiratory Society a Barcellona, ​​in Spagna. Il modello AI utilizzato in questa ricerca appare più accurato dei test antigenici a flusso laterale/rapido ed è economico, veloce e facile da usare, il che significa che può essere utilizzato nei paesi a basso reddito dove i test PCR sono costosi e/o difficili da distribuire. Wafaa Aljbawi, ricercatrice presso l’Institute of Data Science dell’Università di Maastricht, nei Paesi Bassi, ha dichiarato al congresso che il modello di intelligenza artificiale è accurato l’89% delle volte, mentre l’accuratezza dei test di flusso laterale variava ampiamente a seconda del marchio. Inoltre, i test del flusso laterale erano notevolmente meno accurati nel rilevare l’infezione nelle persone che non mostravano sintomi. Ed è probabilmente per questo che Pfizer ha investito 116 milioni di dollari per l’acquisizione di una azienda australiana che si occupa di assistenza sanitaria digitale.

“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”, ha affermato Aljbawi. “Tali test possono essere forniti gratuitamente e sono semplici da interpretare. Inoltre, consentono test virtuali e remoti e hanno un tempo di risposta inferiore a un minuto. Potrebbero essere utilizzati, ad esempio, nei punti di ingresso per grandi assembramenti, consentendo uno screening rapido della popolazione”.

L’infezione da COVID-19 di solito colpisce le vie respiratorie superiori e le corde vocali, portando a cambiamenti nella voce di una persona. Aljbawi, Sami Simons, pneumologo presso il Centro medico dell’Università di Maastricht, e Visara Urovi, anche lei dell’Institute of Data Science, hanno deciso di indagare se fosse possibile utilizzare una AI per analizzare le voci al fine di rilevare il contagio. Hanno utilizzato i dati dell’app COVID-19 Sounds dell’Università di Cambridge che contiene 893 campioni audio di 4.352 partecipanti sani e non sani, 308 dei quali sono risultati positivi al COVID-19.

L’app viene installata sul cellulare dell’utente, i partecipanti riportano alcune informazioni di base su dati demografici, anamnesi e quanto fumano, quindi viene chiesto di registrare alcuni suoni respiratori. Questi includono il tossire tre volte, respirare profondamente attraverso la bocca da tre a cinque volte e leggere una breve frase sullo schermo tre volte. Il team ha utilizzato una tecnica di analisi vocale chiamata Mel-spectrogram analysis, che identifica diverse caratteristiche della voce come volume, potenza e variazione nel tempo.

I ricercatori hanno inoltre raccolto dati per 183 pazienti tra agosto 2017 e dicembre 2021. Di questi, la quasi totalità riguardava una forma di malattia stabile, mentre gli altri di esacerbazioni. Le previsioni di una fase di aggravamento o di riacutizzazione dei sintomi sono state generate da uno a otto giorni prima dell’evento di esacerbazione auto-riferito. Il team di ricerca ha utilizzato questi dati per addestrare modelli di intelligenza artificiale sul 70% dei dati e testarli sul 30%.

Alessandro Berlingeri