Il Covid-19 continua ad essere una priorità mondiale: la sua ampia diffusione spinge i ricercatori a impegnarsi nella lotta contro la pandemia sviluppando progetti innovativi. Recentemente un team del MIT ha scoperto che i soggetti positivi al Coronavirus tossiscono in modo diverso dai negativi ed è in grado di individuarli grazie all’intelligenza artificiale. Una ricerca che può rivelarsi sostanziale contro l’espansione della malattia.

Un articolo pubblicato sull’IEEE Journal of Engineering in Medicine and Biology dai ricercatori Brian Subirana, Jordi Laguarta e Ferran Hueto descrive e dimostra i risultati dello studio. Utilizzando un algoritmo che esamina la tosse forzata dei soggetti esaminati è possibile individuare chi ha contratto il virus.

Il modello del MIT, settato su migliaia di campioni di tosse e parole, ha identificato il 98,5% di emissioni prodotte da soggetti positivi al Covid-19, di cui il 100% dei casi asintomatici.

In passato il team di ricerca aveva già elaborato degli algoritmi tarati sull’emissione di tosse per individuare casi di malattie quali asma, polmonite e Alzheimer. Il modello di intelligenza artificiale settato per rilevare i segnali di Alzheimer si è dimostrato essenziale per lo studio sul Coronavirus. Le due malattie hanno infatti sintomi simili tali per cui il comportamento delle corde vocali risulta analogo.

Per individuare i biomarcatori del Covid-19 e valutare la degradazione polmonare sono stati combinati tre algoritmi di apprendimento. Il primo è settato sul grado di forza delle corde vocali, il secondo sugli stati emotivi del linguaggio e il terzo sui colpi di tosse.

Il team di ricercatori dell’Auto-ID Laboratory del MIT è ora al lavoro per incorporare il modello di intelligenza artificiale a un’applicazione: all’utente basterebbe accedere e tossire per avere feedback immediato sulla possibilità di infezione. Uno strumento gratuito che potrebbe attestarsi come valido alleato nelle attività di screening preventive, essenziali in questa fase di seconda ondata del virus.

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