Come riconoscere il Covid? In un prossimo futuro un’app con riconoscimento vocale potrebbe diventare una valida alternativa ai tamponi rapidi per rilevare il virus da Sars-Cov-2.
Lo studio dell’Institute of Data Science dell’Università di Maastricht – che punta a individuare il Covid dalla voce – è stato presentato nel corso dell’ultimo Congresso Ers, European Respiratory Society. Utilizza un modello di Intelligenza Artificiale in grado di analizzare la voce umana, attraverso un comune smartphone.
“Semplici registrazioni vocali e algoritmi possono potenzialmente raggiungere un’elevata precisione – ha spiegato durante il Congresso la curatrice della ricerca, Wafaa Aljbawi – e determinare quali pazienti sono affetti da infezione da Covid-19 con un’accuratezza maggiore dei tamponi rapidi attualmente in uso. Questi test possono essere forniti gratuitamente e sono semplici da usare, con un tempo di esecuzione inferiore al minuto, e potrebbero essere impiegati nei grandi raduni di persone, consentendo uno screening rapido.”
Come funziona l’app
L’applicazione viene installata sullo smartphone dell’utente, che fornisce alcune informazioni di base su dati demografici, storia medica e condizione di fumatore. Gli viene richiesto, quindi, di registrare alcuni suoni, prima tossendo per tre volte, poi respirando profondamente attraverso la bocca da tre a cinque volte, e infine leggendo una breve frase sullo schermo dello smartphone per tre volte.
Attraverso una tecnica di analisi vocale o analisi dello spettrogramma di Mel, che identifica le diverse caratteristiche della voce, si annotano il volume, la potenza e la variazione nel tempo. In questo modo è possibile scomporre le numerose proprietà della voce dei partecipanti. Per distinguere chi potesse essere affetto da Covid-19 dalla voce, sono stati registrati dei suoni anche ad alcuni soggetti già risultati positivi.
Il modello di Intelligenza artificiale in uso
Con il modello di Intelligenza Artificiale chiamato Long-Short term memory si è riusciti a imitare il modo in cui opera il cervello umano nel riconoscimento dei dati. Il modello funziona con sequenze. E questo lo rende adatto a modellare segnali raccolti nel tempo, come quelli della voce, grazie alla capacità di immagazzinare i dati.
Risultati attendibili
L’accuratezza dei risultati è stata dell’89%, come pure la capacità di individuare correttamente i casi positivi. Dall’avvio del progetto raccolti oltre 53 mila campioni audio da 36.116 partecipanti. Questi possono essere utilizzati per migliorare l’accuratezza del modello. Nel frattempo si stanno conducendo ulteriori indagini per capire quali parametri della voce influenzino il modello attualmente in uso.
Completate le ricerche, l’app potrebbe sostituire i test antigenici rapidi. E non solo per una maggiore facilità e rapidità d’uso. Anche per la possibilità di essere distribuita in modo capillare in paesi a basso reddito. Proprio perché le analisi di laboratorio non sono alla portata di tutti.
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