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07 Settembre 2022

Diagnosi Covid: self test con App basata sulla voce. Ecco come funziona


Tramite intelligenza artificiale, una nuova App rileva l'infezione da Covid-19 sulla base della voce. Presentata al Congresso internazionale della European Respiratory Society


Tramite intelligenza artificiale, una nuova App presentata al Congresso internazionale della European Respiratory Society a Barcellona,​​in Spagna, rileva l'infezione da Covid-19 sulla base della voce. È stata sviluppata da Wafaa Aljbawi, dell'istituto di Data Science, presso l'università di Maastricht in Olanda, e potrebbe essere usato per screening di popolazione al posto dei test Pcr più precisi ma costosi e/o difficili da distribuire oltre che ad un uso personale per auto-diagnosi.

Accuratezza della diagnosi più alta dei test antigenici

Gli esperti hanno creato questa app basandosi su dati iniziali del progetto COVID-19 Sounds dell'Università di Cambridge relativi a 893 campioni audio registrati da 4352 partecipanti, 308 dei quali positivi al Sars-CoV-2. La app si fonda sul fatto che, essendo la Covid-19 una infezione delle vie respiratorie, influenzi le corde vocali e la laringe e. di conseguenza, la voce. L'applicazione, installata sullo smartphone dell'utente, richiede come prima cosa alcune informazioni di base su dati demografici, storia clinica e se si è fumatori o meno. Terminati questi passaggi il paziente dovrà registrare alcuni suoni respiratori: più precisamente dovrà nell'ordine: tossire tre volte, respirare profondamente per 5 volte e, infine, leggere una breve frase a schermo.
I ricercatori hanno utilizzato una tecnica di analisi vocale chiamata Mel-spectrogram analysis, che identifica diverse caratteristiche della voce come volume, potenza e variazione nel tempo. Il loro modello, basato su reti neurali artificiali, è risultato avere complessivamente una accuratezza dell'89%, una sensibilità (capacità di scovare i positivi) dell'89% (che nei test rapidi possono essere bassi fino al 56%), una specificità (capacità di individuare i negativi correttamente) dell'83%.

"Questi risultati mostrano un miglioramento significativo nell'accuratezza della diagnosi di COVID-19 rispetto a test antigenici come il test del flusso laterale" ha commentato Aljbawi. "Questo test può avere una sensibilità del 56%, ma un tasso di specificità del 99,5%. Questo è importante in quanto significa che il test del flusso laterale classifica erroneamente le persone infette come negative al COVID-19 più spesso del nostro test. In altre parole, con l'app potremmo perdere 11 casi su 100 che avrebbero continuato a diffondere l'infezione, mentre il test del flusso laterale questo avverrebbe per 44 casi su 100" e sulla minor specificità continua "L'elevata specificità del test rapido significa che solo a una persona su 100 verrebbe erroneamente classificata positiva al Sars-CoV-2 quando, in realtà, non lo era, mentre il test basato sulla Ai diagnosticherebbe erroneamente 17 persone su 100 non infette come positive. Tuttavia, poiché questo test è praticamente gratuito, sarebbe possibile e sostenibile inviare queste persone per i test PCR di controllo".

I ricercatori, in conclusione, hanno affermato che, prima di rilasciare l'app per un utilizzo massivo, vogliono controllare questi risultati su un set più grandi di casi-controllo per migliorare e convalidare l'accuratezza del modello. Stanno, inoltre, effettuando ulteriori analisi per capire quali parametri della voce influenzano il modello di intelligenza artificiale in questione.

TAG: DIAGNOSI, APP, INTELLIGENZA ARTIFICIALE, COVID-19

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