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Il modello AI dei ricercatori del MIT rileva COVID-19 ascoltando la tosse
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Lo strumento è stato "accurato al 100%" nell'individuare i casi tra gli individui asintomatici, hanno scritto i ricercatori, e potrebbe essere utilizzato come un prescreener a basso costo per supportare gli sforzi di test diagnostici.
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I ricercatori del MIT hanno sviluppato uno strumento di intelligenza artificiale che ascolta la tosse di una persona per determinare se può avere COVID-19, indipendentemente dal fatto che sia o meno sintomatico, secondo una ricerca pubblicata la scorsa settimana su IEEE Open Journal of Engineering.
Per costruirlo, i ricercatori hanno richiesto registrazioni audio di individui che tossiscono e informazioni sulla loro condizione attraverso un sito web online. Questo sforzo ha prodotto un set di dati di oltre 70.000 registrazioni contenenti una media di tre tosse per soggetto - e una stima di 2.660 soggetti con un caso positivo, fino ad oggi.
Utilizzando queste registrazioni di tosse COVID-19 e un numero uguale di campioni negativi COVID-19 selezionati a caso dal dataset (n = 5.320), i ricercatori hanno sviluppato, addestrato e convalidato un modello basato sulla rete neurale convoluzionale che ascolta per specifici biomarcatori acustici relativi a degradazione muscolare, cambiamenti delle corde vocali, cambiamenti di sentimento o di umore e cambiamenti nei polmoni o nelle vie respiratorie.
Sulla base dei test, i ricercatori hanno dichiarato che il loro strumento ha discriminato i partecipanti positivi al COVID-19 con il 97,1% di accuratezza, il 98,5% di sensibilità e il 94,2% di specificità. In particolare, il modello è stato eseguito con un'accuratezza del 100% nel rilevamento di tosse da casi positivi asintomatici.
PERCHÉ È IMPORTANTE
Il team di ricerca immagina il proprio strumento di IA come un prescreener COVID-19 a basso costo che potrebbe essere utilizzato in contesti in cui non sono disponibili test diagnostici completi o non sono in grado di scalare per intere popolazioni.
"Questo strumento non invasivo, gratuito e in tempo reale per la prescrizione può dimostrare di avere un grande potenziale per integrare gli attuali sforzi per contenere la malattia nelle aree a bassa infezione, così come per mitigare l'impatto nelle aree altamente infette, dove gli asintomatici inconsci possono diffondere il virus", hanno scritto i ricercatori. "Sosteniamo che l'approccio Open Voice del MIT presentato ha un grande potenziale per lavorare in parallelo con i sistemi sanitari per aumentare gli attuali approcci per gestire la diffusione della pandemia"
Il team ha anche notato che sta continuando a perfezionare il suo modello incorporando i dati ospedalieri del Monte Sinai, così come quelli di altri fornitori situati in Messico e in Italia. Inoltre, il team ha scritto nel documento che ha "raggiunto un accordo con una società Fortune 100 per dimostrare il valore del nostro strumento come parte delle loro pratiche di gestione COVID-19"
LA TENDENZA PIÙ GRANDE
Il team del MIT aveva precedentemente sviluppato il suo modello di biomarcatori vocali da utilizzare nella diagnosi delle condizioni respiratorie e del morbo di Alzheimer - quest'ultimo, come hanno notato, utilizzava "gli stessi identici biomarcatori, ... suggerendo che forse, oltre alla temperatura, alla pressione o al polso, ci sono alcuni biomarcatori di livello superiore in grado di diagnosticare sufficientemente le condizioni attraverso le specialità che un tempo pensavano per lo più scollegate"
Tuttavia, questi ricercatori non sono i primi ad impiegare biomarcatori vocali per COVID-19. Già a luglio, Sonde One ha lanciato un'applicazione che ascolta le registrazioni vocali e, insieme alle informazioni sui sintomi segnalati dall'utente, fornisce una raccomandazione per sapere se possono avere o meno una condizione respiratoria. Progettato come screener COVID-19 per i datori di lavoro, l'azienda aveva in programma di distribuire lo strumento tra un cliente di 5.000 persone nel mese di agosto. Durante l'estate Sonde One ha anche acquisito NeuroLex Laboratories, una piattaforma basata sulla voce, per rafforzare il suo set di dati sui campioni vocali.