Covid, riconoscere il virus dal suono della tosse: un'app per uno screening «meno invasivo»

Covid, riconoscere il virus dal suono della tosse: un'app per uno screening «meno invasivo»
Riconoscere la presenza del virus dal suono della tosse. O, per dirla in altro modo, dimmi come tossisci e ti dirò se hai Covid-19. Questo il principio alla base di un...

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Riconoscere la presenza del virus dal suono della tosse. O, per dirla in altro modo, dimmi come tossisci e ti dirò se hai Covid-19. Questo il principio alla base di un algoritmo sviluppato da studiosi del Centro di intelligenza computazionale dell'Università di Essex, nel Regno Unito, che promette di diagnosticare con accuratezza chi è colpito dal virus dal suono della tosse, aprendo la strada a una futura auto-diagnosi, almeno preliminare, del contagio.

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Come funziona

L'algoritmo, il cui funzionamento viene descritto sulla rivista IEEE Transactions on Service Computing, dovrebbe essere la base di una app che potrebbe rappresentare un metodo meno invasivo e più economico di test per il virus. DeepCough3D,questo il nome, è stato costruito utilizzando 8.380 campioni audio clinicamente convalidati di persone che tossivano. I campioni sono stati prelevati da ospedali in Spagna e Messico dall'aprile dello scorso anno: 2.339 risultati positivi e 6.041 negativi a Covid-19. I ricercatori affermano che l'algoritmo è stato in grado di rilevare con un'accuratezza del 98% se i campioni provenivano o meno da persone infette.

 

<blockquote class="twitter-tweet"><p lang="en" dir="ltr">The sound of your cough can help to diagnose <a href="https://twitter.com/hashtag/COVID19?src=hash&amp;ref_src=twsrc%5Etfw">#COVID19</a> <br><br>This could &quot;prove a real game changer&quot; says <a href="https://twitter.com/DrAndreuPerez?ref_src=twsrc%5Etfw">@DrAndreuPerez</a> <br><br>International research team led by <a href="https://twitter.com/Uni_of_Essex?ref_src=twsrc%5Etfw">@Uni_of_Essex</a> <a href="https://twitter.com/uni_essex_csee?ref_src=twsrc%5Etfw">@uni_essex_csee</a><br><br>Findings in IEEE Transactions on Service Computing <a href="https://twitter.com/ComputerSociety?ref_src=twsrc%5Etfw">@ComputerSociety</a> : <a href="https://t.co/uReD6UJu2q">https://t.co/uReD6UJu2q</a> <a href="https://t.co/VMmHqGtTDW">pic.twitter.com/VMmHqGtTDW</a></p>&mdash; University of Essex (@Uni_of_Essex) <a href="https://twitter.com/Uni_of_Essex/status/1369238803903373315?ref_src=twsrc%5Etfw">March 9, 2021</a></blockquote> <script async src="https://platform.twitter.com/widgets.js" charset="utf-8"></script>

 

I risultati

«Siamo lieti - evidenzia il ricercatore capo Javier Andreu-Perez- dei risultati promettenti di questo nuovo strumento di screening, che potrebbe rivelarsi un vero punto di svolta e un'aggiunta essenziale al nostro arsenale di strumenti per combattere la pandemia in quanto è molto meno invasivo della maggior parte degli altri test COVID-19 e offre anche risultati rapidi, aprendo la strada a soluzioni di test pre-screening in caso di necessità ». La ricerca ha comportato l'utilizzo di metodi avanzati di intelligenza artificiale e la validazione di modelli per analizzare i suoni nelle rappresentazioni tempo-frequenza che sono oltre la percezione umana. Il team di studiosi è stato in grado di riconoscere le tossi in soggetti sintomatici e asintomatici, classificandole poi anche in tre livelli di gravità, il che potrebbe favorire una gestione efficace delle risorse nelle strutture sanitarie. La fase successiva del progetto sarà la ricerca di collaborazioni sanitarie per effettuare studi sul campo utilizzando le tecnologie e gli strumenti sviluppati (servizio di test web-app), e il supporto per un più ampio rilascio e certificazione.

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Il Messaggero