Il MIT sviluppa un algoritmo che è in grado di riconoscere le persone positive al Covid ma asintomatiche da un colpo di tosse. È la nuova frontiera dell’innovazione: mettersi a servizio della salute pubblica. Ne parleremo il prossimo 17 novembre all’ “AI & Data Forum Live” di The Innovazione Group.
Riconoscere le persone positive al Covid-19 ma asintomatiche tramite un colpo di tosse grazie all’Intelligenza Artificiale. È questo l’obiettivo dell’algoritmo sviluppato dai ricercatori del Massachusetts Institute of Technology (MIT) di Boston.
Sembrerebbe, infatti, che le persone positive al virus ma asintomatiche tossiscano in modo diverso rispetto a chi è sano, una differenza nel suono indistinguibile all’orecchio umano ma che l’AI riesce a rilevare (nel sviluppare il modello, infatti, i ricercatori hanno confrontato il suono della tosse di tre diverse tipologie di persone, un sana, una malata da Covid-19 ma asintomatica ed una malata con sintomi). In questo modo si riuscirebbe ad individuare immediatamente chi ha contratto il virus (pur senza sintomi) ed isolarlo.
Nel dettaglio, per sviluppare il modello, i ricercatori sono partiti dal registrare su un sito web i colpi di tosse di circa 70.000 volontari (di cu già si conoscevano le condizioni di salute) per un totale di 200.000 colpi di tosse. Di questi, circa 2.500 registrazioni sono state riprese da chi ha confermato di aver contratto il Covid (comprese le asintomatiche), queste sono state poi associate ad altre 2.500 registrazioni selezionate casualmente dalla raccolta. Del totale di tali 5.000 registrazioni, 4.000 sono state utilizzate per addestrare il modello di Intelligenza Artificiale e le restanti 1.000 per verificare che la soluzione fosse effettivamente in grado di distinguere la tosse dei pazienti affetti dal virus da quella dei sani.
Dall’analisi è emerso che il modello è stato in grado di riconoscere il 98,5% delle persone a cui era stata riscontrata la presenza del virus e il 100% delle persone malate ma asintomatiche.
Il team di ricercatori del MIT sta, inoltre, lavorando per estendere il modello in un’ app che, se adottata su larga scala, potrebbe rappresentare uno strumento di screening gratuito e non invasivo per identificare facilmente gli asintomatici ed isolarli in tempo quasi reale. Al progetto stanno collaborando anche diversi ospedali in tutto il mondo per raccogliere sempre più registrazioni di tosse ed ottenere una serie ulteriormente ampia e diversificata in modo da rendere più preciso il modello. Per i ricercatori, infine, il modello potrebbe essere incorporato anche all’interno di altoparlanti intelligenti o altri dispositivi simili in modo da effettuare le analisi su larga scala, intervenendo tempestivamente sulla catena dei contagi (molto spesso aggravata proprio dalla presenza degli asintomatici in quanto di difficile identificazione).
Nelle analisi di correlazione determinanti sono stati studi precedenti condotti dal MIT e relativi alla riconoscibilità dell’Alzheimer tramite colpi di tosse, poiché l’Alzheimer è una malattia che causa, tra gli altri, il decadimento muscolare e l’indebolimento delle corde vocali.
La soluzione rappresenta, dunque, un esempio interessante di come l’Intelligenza Artificiale possa essere utilizzata in maniera virtuosa, a servizio della salute pubblica. La tematica sarà affrontata il prossimo 17 novembre nel corso dell’ “AI & Data Forum Live 2020” di The Innovation Group. Tra i diversi argomenti trattati, parleremo di come, grazie a soluzioni di Intelligenza Artificiale e Data Analytics, sia possibile compiere importanti progressi nell’ambito della ricerca e della vaccinologia, in un periodo in cui più che mai si avverte la necessità di individuare risposte efficaci e veloci per la tutela delle persone. A discuterne sarà Duccio Medini, Head of Data Science and Digital Innovation, GSK Vaccines R&D (leggi qui la sua intervista).
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