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L'Intelligenza artificiale al servizio del Covid. Un'app dalla voce lo rileva

Grazie all'intelligenza artificiale, con l'aiuto di un'app, è possibile rilevare il Covid dalla voce 

Al Congresso Congresso dell'European Respiratory Society ERS a Barcellona, l'intelligenza artificiale è la protagonista, i ricercatori dell'Università di Maastricht la stanno utilizzando per rilevare l'infezione da COVID-19 nella voce delle persone tramite un'app per smartphone.


Soprattutto il modello AI utilizzato in questa ricerca è più accurato dei test antigenici rapidi a flusso laterale, è economico, è veloce e facile da usare. Inoltre questo può essere usato anche nei paesi a basso reddito, dove sono più costosi e difficili da distribuire. Infatti la sua accuratezza complessiva è stata dell'89%; la capacità di rilevare correttamente i casi positivi (il tasso di vero positivo o 'sensibilità') dell'89% e di identificare quelli negativi (il tasso di vero negativo o 'specificità') ben dell'83%.

L'app che rileva il Covid-19 contiene 893 campioni audio 


L'infezione di solito colpisce le vie respiratorie superiori e le corde vocali, portando a cambiamenti nella voce di una persona. I ricercatori hanno utilizzato i dati dell'app COVID-19 Sounds dell'Università di Cambridge, che contiene 893 campioni audio di 4.352 partecipanti sani e non sani, 308 dei quali sono risultati positivi al virus.


L'app è stata installata sul cellulare e i partecipanti hanno riportato alcune informazioni di base come dati demografici, anamnesi e abitudine al fumo, quindi è stato chiesto di registrare alcuni suoni respiratori: tre colpi di tosse; 3-5 respiri profondi con la bocca; la lettura di una breve frase per 3 volte. È stata utilizzata una tecnica di analisi vocale (Mel-spectrogram analysis), che identifica diverse caratteristiche della voce come volume, potenza e variazione nel tempo.

Wafaa Aljbawi, ricercatrice presso l'Istituto di scienza dei dati, Università di Maastricht, spiega: "In questo modo possiamo scomporre le molte proprietà delle voci dei partecipanti. Per distinguere la voce dei pazienti COVID da quelli che non avevano la malattia, abbiamo costruito diversi modelli di intelligenza artificiale".


Il migliore è quello chiamato Memoria a Lungo Termine (LSTM), che si basa su reti neurali, che imitano il modo in cui opera il cervello umano e riconoscono le relazioni sottostanti nei dati.Dall'inizio del progetto, sono stati raccolti 53.449 campioni audio da 36.116 partecipanti e possono essere utilizzati per migliorare e convalidare l'accuratezza del modello. I ricercatori stanno poi effettuando ulteriori analisi, per capire quali parametri nella voce stanno influenzando il modello.

 

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