Ancora una volta, gli esperti hanno affermato che abbiamo bisogno di test sempre più rapidi per controllare la pandemia di coronavirus e molti hanno suggerito che l’intelligenza artificiale (AI) può aiutare. Numerosi sistemi diagnostici COVID-19 in fase di sviluppo utilizzano l’intelligenza artificiale per analizzare rapidamente le scansioni a raggi X o TC , ma queste tecniche richiedono una scansione del torace presso una struttura medica.
Dalla primavera, i team di ricerca hanno lavorato su app sempre e ovunque in grado di rilevare il coronavirus nella corteccia di un colpo di tosse. A giugno, un team dell’Università dell’Oklahoma ha dimostrato che era possibile distinguere una tosse COVID-19 dalla tosse dovuta ad altre infezioni, e ora un documento del MIT, utilizzando il più grande set di dati sulla tosse mai registrato, identifica le persone asintomatiche con un notevole 100 tasso di rilevamento percentuale.
Se approvate dalla FDA e da altri regolatori, le app per la tosse COVID-19, in cui una persona si registra mentre tossisce a comando, potrebbero essere utilizzate per uno screening gratuito su larga scala della popolazione.
Con un potenziale del genere, il campo è in rapida crescita: i team che perseguono progetti simili includono un’iniziativa finanziata dalla Fondazione Bill e Melinda Gates, Cough Against Covid , presso il Wadhwani Institute for Artificial Intelligence di Mumbai; il progetto Coughvid del laboratorio di sistemi integrati dell’École Polytechnique Fédérale di Losanna in Svizzera; e il progetto COVID-19 Sounds dell’Università di Cambridge .
Il fatto che più modelli possano rilevare COVID in una tosse suggerisce che non esiste un’infezione da coronavirus veramente asintomatica: si verificano sempre cambiamenti fisici che cambiano il modo in cui una persona produce il suono. “Non ci sono molte condizioni che non ti danno alcun sintomo”, afferma Brian Subirana , direttore del laboratorio MIT Auto-ID e coautore del recente studio, pubblicato sull’IEEE Open Journal of Engineering in Medicine and Biology .
Mentre le orecchie umane non sono in grado di distinguere questi cambiamenti, l’IA sì. Ali Imran, che ha guidato il progetto precedente presso l’ AI4Neworks Research Center dell’Università dell’Oklahoma , paragona il concetto a una chitarra: se metti oggetti di forme o materiali diversi in una chitarra ma suoni le stesse note, questo porterà a suoni leggermente diversi. “L’orecchio umano è in grado di distinguere forse da cinque a dieci diverse caratteristiche della tosse”, afferma Imran . “Con l’elaborazione del segnale e l’apprendimento automatico, possiamo estrarre fino a 300 diverse caratteristiche distinte.”
Quando la pandemia ha colpito, il team di Subirana al MIT aveva lavorato su una serie di algoritmi di apprendimento automatico per rilevare la malattia di Alzheimer nelle registrazioni audio utilizzando biomarcatori come la forza delle corde vocali, il sentimento, le prestazioni polmonari e la degradazione muscolare. Quando è diventato chiaro che la tosse era una caratteristica chiave di COVID-19, si sono rapidamente attivati per vedere se fosse possibile per l’IA rilevare le infezioni da coronavirus.
In uno sforzo di crowdsourcing, il team ha raccolto registrazioni di tosse forzata tramite un sito Web tra aprile e maggio, sviluppando quello che il team afferma essere il più grande set di dati audio COVID-19 fino ad oggi, con 70.000 registrazioni, di cui 2.680 inviate da persone confermate avere COVID-19 .
In origine, il team del MIT ha sviluppato da zero modelli di intelligenza artificiale per il progetto, ma ha raggiunto un limite di precisione di circa il 70%. Come test un fine settimana, i ricercatori hanno addestrato il loro modello AI della malattia di Alzheimer esistente con i dati sulla tosse COVID-19 e ha funzionato, afferma Subirana. Il modello è stato accurato nel 98,5% delle volte nel rilevare le persone che avevano ricevuto un risultato positivo del test. Nel rilevare individui senza sintomi, tale precisione è salita al 100%, con l’83,2% di successo nell’identificazione dei casi negativi. “Era un po ‘controintuitivo” che rilevare i pazienti asintomatici fosse più facile rispetto ai pazienti sintomatici, dice Subirana, ma ha senso che i fattori di confusione di altre infezioni renderebbero più difficile individuare le caratteristiche della tosse COVID-19.
A giugno, Imran e colleghi sono stati in grado di sviluppare un modello di intelligenza artificiale per identificare la tosse asintomatica e setacciare questi fattori di confusione per distinguere la tosse COVID-19 dai suoni della tosse di bronchite, pertosse e asma con una precisione complessiva del 90%. “Il nostro obiettivo era quello di assicurarci che qualcuno che ha semplicemente l’asma non venisse diagnosticato erroneamente come affetto da COVID”, afferma Imran.
La maggior parte dei team che svolgono questo lavoro stanno attualmente raccogliendo più registrazioni della tosse: sul posto di lavoro, negli ospedali, online e altrove. I ricercatori sperano che un giorno le app per la tosse vengano utilizzate per le proiezioni quotidiane, come studenti o operai che tossiscono nei loro telefoni prima di andare a scuola o al lavoro. Alla fine, dice Subirana, lo strumento potrebbe essere parte di una vera diagnostica COVID-19 , forse se usato in combinazione con altri biomarcatori, come la febbre.
Gli strumenti basati sul suono potrebbero anche essere usati come sistema di allarme precoce, in cui la tosse in una popolazione viene rilevata tramite registrazioni ospedaliere o altoparlanti intelligenti domestici per cogliere i primi segni di infezione di una nuova malattia. “Questo tipo di soluzione può essere utilizzato per identificare firme di tosse uniche che non saranno già presenti nel database”, afferma Imran. “Può diventare un sistema di allarme.”
E non è l’unica spinta a utilizzare l’IA per rilevare i suoni di COVID-19: un team di ricercatori dell’Arabia Saudita, dell’India e del Regno Unito sta sviluppando un’app per lo screening dei sintomi del COVID-19 nel discorso di un individuo .
