Niente più preoccupazioni che gli asintomatici possano infettarci senza essere individuati; infatti attraverso una nuova versione hi-tech del vecchio “dica 33”, i ricercatori del Massachusetts Institute of Technology di Boston hanno messo a punto un algoritmo a cui non fuggono i portatori sani del Covid.
Sarà sufficiente un colpo di tosse al telefono perché ciò che è indistinguibile all’orecchio umano verrà immediatamente individuato da questo algoritmo che è in grado di riconoscere il suono caratteristico che viene emesso dagli asintomatici. Lo sviluppo di questa futura app gratuita per smartphone consentirebbe uno screening di massa, nonché di controllarsi quotidianamente a casa per scoprire in tempo reale se malauguratamente abbiamo contratto il virus e dunque se è il caso di sottoporci al tampone diagnostico. “L’implementazione di questo strumento – chiarisce il ricercatore Brian Subirana – potrebbe rallentare la diffusione della pandemia se tutti lo usassero prima di andare a scuola, in fabbrica o al ristorante”.
Già da tempo sono allo studio sistemi simili di intelligenza artificiale allo scopo di diagnosticare e monitorare malattie respiratorie quali asma e polmonite, ma non solo, la stessa equipe aveva iniziato a sviluppare una rete neurale per riconoscere i malati di Alzheimer fondato sulla forza espressa dalle loro corde vocali durante il colpo di tosse indotto. Visto l’arrivo della pandemia i ricercatori hanno provato ad adattare il sistema così da consentire il riconoscimento dei pazienti covid.
Il modo utilizzato per addestrare l’algoritmo è stato quello di “fargli ascoltare” migliaia di registrazioni audio di colpi di tosse raccolte sul web grazie alla collaborazione di volontari sani e non, ed addirittura includendo soggetti già colpiti dal coronavirus che hanno avuto nuove ricadute. In base ai test effettuati pare che il sistema riesca ad identificare i soggetti infetti con un’accuratezza pari al 98,5%, inclusi gli asintomatici che vengono smascherati nel 100% dei casi.
