È in fase di sviluppo un'app per smartphone per rilevare il Covid-19 dalle voci delle persone: come funziona

Un'app per smartphone può rilevare con precisione l'infezione da Covid-19 nelle voci delle persone utilizzando l'intelligenza artificiale (AI), hanno rivelato i ricercatori lunedì.

Il team ha affermato che l'app è più accurata di diversi test antigenici ed è economica, veloce e facile da usare, il che significa che può essere utilizzata nei paesi a basso reddito in cui i test PCR sono costosi e/o difficili da distribuire.

"I risultati promettenti suggeriscono che semplici registrazioni vocali e algoritmi di intelligenza artificiale ottimizzati possono potenzialmente raggiungere un'elevata precisione nel determinare quali pazienti sono infetti da Covid-19", ha affermato Wafaa Aljbawi, ricercatrice presso l'Institute for Data Sciences dell'Università di Maastricht, nei Paesi Bassi. .

“Inoltre, consentono test virtuali remoti e hanno un tempo di risposta inferiore a un minuto. Potrebbero essere utilizzati, ad esempio, nei punti di ingresso a grandi raduni, consentendo un rapido screening della popolazione ", ha detto al Congresso internazionale della European Respiratory Society a Barcellona, ​​​​in Spagna.

L'infezione da Covid-19 colpisce in genere il tratto respiratorio superiore e le corde vocali, causando cambiamenti nella voce di una persona.

Aljbawi e i suoi supervisori hanno deciso di indagare se fosse possibile utilizzare l'IA per analizzare le voci per rilevare il Covid-19.

Hanno utilizzato i dati dell'app in crowdsourcing Covid-19 Sounds dell'Università di Cambridge che contiene 893 campioni audio di 4 partecipanti sani e malati, 352 dei quali erano risultati positivi al Covid-308.

I ricercatori hanno utilizzato una tecnica di analisi vocale chiamata Mel spectrogram analysis, che identifica diverse caratteristiche della voce come volume, volume e variazione nel tempo.

“Per distinguere la voce dei pazienti Covid-19 da quelli che non avevano la malattia, abbiamo costruito diversi modelli di intelligenza artificiale e valutato quale funzionasse meglio per classificare i casi di Covid-19”, ha aggiunto Aljbawi.

Hanno scoperto che un modello chiamato memoria a lungo termine (LSTM) ha superato gli altri modelli.

LSTM si basa su reti neurali, che imitano il funzionamento del cervello umano e riconoscono le relazioni sottostanti nei dati.

La sua precisione complessiva era dell'89%, la sua capacità di rilevare correttamente i casi positivi era dell'89% e la sua capacità di identificare correttamente i casi negativi era dell'83%.

"Questi risultati mostrano un miglioramento significativo dell'accuratezza diagnostica di Covid-19 rispetto ai test all'avanguardia come il test del flusso laterale", ha affermato Aljbawi.

I ricercatori affermano che i loro risultati devono essere convalidati con grandi numeri.

(Ad eccezione del titolo e dell'immagine di copertina, il resto di questo articolo IANS non è stato modificato)

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