Impiegare l’intelligenza artificiale al fine di diagnosticare l’infezione da COVID-19 potrebbe velocizzare processi fino ad oggi delegati quasi esclusivamente all’analisi dei tamponi. Tra coloro che stanno lavorando a questa prospettiva c’è anche un team di ricercatori della Essex University che ha messo a punto un sistema ritenuto in grado di individuare la malattia prendendo in considerazione il suono prodotto da un colpo di tosse.
L’IA che riconosce COVID-19 da un colpo di tosse
Lo strumento realizzato si chiama DeepCough3D e nello specifico esamina frequenze non udibili dall’orecchio umano. È stato sottoposto a una prova con oltre 8.000 clip audio catturate fin dall’aprile scorso dal personale operativo in alcuni ospedali di Spagna e Messico, circa 2.000 dei quali relativi a pazienti risultati positivi al coronavirus. Dai test condotti emerge un’affidabilità del 98%.
Ottime premesse a parte, difficilmente vedremo una tecnologia di questo tipo impiegata sul campo, almeno nel breve periodo. Riportiamo comunque di seguito in forma tradotta la breve dichiarazione attribuita a Javier Andreu-Perez, a capo del team che ha curato il progetto, che ne immagina l’utilizzo in situazioni di emergenza o comunque per una prima valutazione preliminare dei casi sospetti.
È molto meno invasivo della maggior parte dei test per COVID-19 e offre risultati rapidi, potendo fungere da soluzione per lo screening preliminare in caso di necessità.
Se leggendo l’articolo qualcuno ha avuto una sensazione di déjà vu, la memoria non lo inganna: il progetto è del tutto simile a quello messo in campo lo scorso anno in piena pandemia dal Massachusetts Institute of Technology. Anche allora l’obiettivo era quello di sottoporre a un’intelligenza artificiale (più precisamente alcune reti neurali) un file audio contenente la registrazione della voce e un colpo di tosse, anche in caso di paziente asintomatico.
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11 mar 2021