covid-19La diagnostica del Covid passa attualmente per l’analisi dei tamponi nasali e faringei ma Neosperience non è affatto di questa opinione. Concepisce, infatti, un avanzato sistema che sfrutta l’Intelligenza Artificiale per rilevare i sintomi del Coronavirus attraverso procedure non invasive.

L’applicazione della tecnologia seguita il contesto di Health Cloud, diffusasi a macchia d’olio nel campo della diagnostica intelligente delle polmoniti bilaterali tramite interpretazione delle radiografie toraciche. Il nuovo sistema è decisamente più evoluto e merita uno spazio. Scopriamo in cosa consiste.

 

Covid: diagnostica audio per i sintomi del pericoloso virus

Il test di ultima generazione valuta parametri come frequenza respiratoria e colpi di tosse dei pazienti al fine di determinare con relativa accuratezza l’eventuale presenza del Covid-19. Fiato corto ed altri sintomi correlati al virus vengono rilevati analizzando brevi flussi audio di conversazione. L’analisi del vocale avviene per brevi conversazioni ed individua i suoni caratteristici dell’infezione.

Come spiegato dall’azienda in una sua nota, la valutazione avviene per mezzo di avanzati sistemi tecnologici ad Intelligenza Artificiale responsabili dei rapporti sui segnali fisiologici normalmente rinvenibili con auscultazione tradizionale. L’elaborazione avviene sulla base di dati evincibili da dispositivi personali come smartphone, tablet e PC con sistema automatico di riconoscimento.

Un risultato straordinario che apre le porte ad una nuova era diagnostica in cui si rende attiva anche Capsula Health Pod, partner di Neosperience insieme al laboratorio TeDH (Technology and Design for Healthcare) del Politecnico di Milano.
Alessandro Nizardo Chailly e Giuseppe Andreoni, rispettivamente CEO e Fondatore di Capsula e professore del Politecnico di Milano e Scientific Advisor di Capsula sottolineano:

“È solo l’inizio di un progetto che ha un potenziale incredibile perché le elaborazioni di questi dati possono essere impiegate efficacemente come segnali di pre-screening”.

FONTEmsn