Covid19, colpi di tosse al telefono per trovare asintomatici: lo studio del MIT

Un team di ricercatori ha sviluppato un modello di intelligenza artificiale che potrebbe distinguere le persone asintomatiche da individui sani attraverso l'analisi di colpi di tosse forzati. Modello che potrebbe essere integrato in un'app user-friendly per smartphone.

Scritto da

Simone Ziggiotto

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Covid19, il virus che dalla scorsa primavera sta alimentando la pandemia in corso. Negli ultimi mesi, abbiamo imparato a conoscere il significato di termini come sintomatico, Asintomatico, tampone, lockdown, contact tracing, coprifuoco e altri ancora. Soffermiamoci sul significato di ‘asintomatico’: questo termine viene associato alle persone infette da Covid19 che non mostrano sintomi fisici distinguibili della malattia. Pur non avendo sintomi, tuttavia, le persone asintomatiche possono contribuire a diffondere il virus, perchè magari non sanno di averlo ma possono trasmetterlo ad altre persone che, invece, potrebbero manifestare sintomi (queste vengono definite persone ‘sintomatiche’) più o meno gravi. Una persona asintomatica può sapere di avere contratto il virus solo mediante tampone. Ecco perchè ‘tamponare’ quante più persone possibile è importante. Una persona asintomatica non va dal medico o in ospedale, quindi non fa il tampone e quindi non può sapere di avere il Covid19. Se questa persona ha un buon sistema immunitario potrebbe sconfiggere il virus creando anticorpi senza accorgersene, nel frattempo però potrebbe trasmettere il virus ad altre persone con cui entra in contatto. Ora, i ricercatori del MIT (Massachusetts Institute of Technology) hanno scoperto che le persone che sono asintomatiche possono differire da individui sani nel modo in cui tossiscono. Differenze che non sono decifrabili dall’orecchio umano, ma l’intelligenza artificiale potrebbe. 

In un articolo pubblicato di recente sull’IEEE Journal of Engineering in Medicine and Biology (via MIT News, via Engadget), un team di ricercatori ha sviluppato un modello di intelligenza artificiale che potrebbe distinguere le persone asintomatiche da individui sani attraverso l’analisi di colpi di tosse forzati. Da quanto appreso, i ricercatori hanno addestrato il modello su decine di migliaia di campioni di tosse, oltre a parole pronunciate. Dopo un certo periodo di apprendimento, il modello ha identificato accuratamente il 98,5% dei colpi di tosse di persone a cui è stata confermata la presenza del Covid19, così come il 100% dei colpi di tosse di asintomatici (persone che hanno riferito di non avere sintomi ma sono risultati positivi al nuovo Coronavirus).

Il team sta lavorando per integrare il modello in un’app user-friendly, che se approvata dalla FDA e adottata su larga scala potrebbe diventare uno strumento di prescreening gratuito, rapido e non invasivo per identificare le persone che potrebbero avere contratto il Covid19 ma essere asintomatiche. Un utente potrebbe quindi aprire l’app, tossire vicino al microfono e ricevere sullo schermo immediatamente informazioni sulla possibilità di essere o meno infetto. Attenzione, usiamo sempre il condizionale – in caso di positività o dubbio servirà effettuare un tampone molecolare per la diagnosi reale. Un po’ come avviene oggi con i tamponi rapidi: in caso di positività o dubbio, si viene rimandati al tampone molecolare. Questo modello si potrebbe considerare un "tampone rapido 2.0".

"L’efficace implementazione di questo strumento diagnostico potrebbe ridurre la diffusione della pandemia se tutti lo utilizzassero prima di andare in classe, in una fabbrica o in un ristorante", ha affermato il ricercatore Brian Subirana dell’Auto-ID Laboratory del MIT, co-autore dello studio assieme con Jordi Laguarta e Ferran Hueto.

E’ possibile leggere lo studio completo su MIT News.

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