Un algoritmo può rilevare il coronavirus nelle persone che sono asintomatiche, semplicemente ascoltando il modo in cui tossiscono.
I pazienti con coronavirus che non hanno sintomi mostrano ancora sottili cambiamenti non sempre rilevabili.
Il MIT è in grado di identificare il 98,5% delle persone con COVID-19 e il 100% delle persone che sono asintomatiche ma comunque positive.
I ricercatori del MIT hanno sviluppato un modello basato sull’intelligenza artificiale che distingue le persone asintomatiche da quelle non infette analizzando le registrazioni di tosse inviate da decine di migliaia di volontari online.
L’algoritmo ha identificato accuratamente il 98,5% della tosse di persone risultate positive al virus, incluso il 100% della tosse di pazienti asintomatici.
Il team sta raccogliendo più campioni, con l’obiettivo di produrre un’app che potrebbe essere uno strumento di pre-screening comodo e gratuito.
“Un tale programma potrebbe combattere la diffusione del virus se tutti lo usassero prima di andare in una sala, in una fabbrica o in un ristorante”, afferma il coautore Brian Subirana, direttore dell’Auto-ID Laboratory del MIT.
Il laboratorio aveva già utilizzato algoritmi che usano tosse e vocalizzazioni per analizzare condizioni come la polmonite, l’asma e persino la malattia di Alzheimer, che è associata alla degradazione neuromuscolare, come le corde vocali indebolite.
Quando la pandemia è iniziata, Subirana ha pensato che il programma potrebbe funzionare per COVID-19.
“I suoni del parlare e della tosse sono entrambi influenzati dalle corde vocali e dagli organi circostanti”, ha detto. “Ciò significa che quando parli, parte del tuo parlare è come tossire e viceversa.”
Ad aprile, hanno lanciato un sito web che invitava le persone a registrare una serie di colpi di tosse e compilare un sondaggio che dettagliava eventuali sintomi, se avevano il virus e come veniva diagnosticato.
Più di 70.000 registrazioni di tosse forzata sono state inviate al sito del MIT, comprese 2.500 di persone che avevano COVID-19, alcune delle quali erano asintomatiche.
In tutto, sono state registrate più di 200.000 tosse intenzionali.
L’algoritmo è stato in grado di trovare schemi nella forza delle corde vocali, nelle prestazioni polmonari e respiratorie e nella degradazione muscolare con straordinaria precisione.
Ha identificato correttamente tutte le richieste di persone che erano asintomatiche ma nondimeno sono risultate positive al nuovo coronavirus.
“Riteniamo che questo dimostri che il modo in cui produci il suono cambia quando hai COVID, anche se sei asintomatico”, ha detto Subirana.
Un algoritmo non dovrebbe sostituire i test tradizionali, dice Subirana, poiché la sua funzione principale è quella di distinguere la tosse asintomatica da quella “sana”.
