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Tecnologia

Dal MIT un’app per scoprire se si è asintomatici

Creato un algoritmo che identifica se si è asintomatici attraverso un suono caratteristico del Covid

di Andrea Ottomanelli

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6 MIN DI LETTURA

Le persone asintomatiche che sono infette da Covid-19 non mostrano, per definizione, sintomi fisici distinguibili della malattia. È quindi meno probabile che cerchino test per il virus e potrebbero inconsapevolmente diffondere l'infezione ad altri.

Ma sembra che coloro che sono asintomatici potrebbero non essere del tutto esenti dai cambiamenti causati dal virus. I ricercatori del MIT hanno ora scoperto che le persone che sono asintomatiche possono differire da individui sani nel modo in cui tossiscono. Queste differenze non sono decifrabili dall'orecchio umano. Ma si scopre che possono essere rilevati dall'intelligenza artificiale.

In un articolo pubblicato di recente sull'IEEE Journal of Engineering in Medicine and Biology , il team riferisce di un modello di intelligenza artificiale che distingue le persone asintomatiche da individui sani attraverso registrazioni di tosse forzata, che le persone inviano volontariamente tramite browser web e dispositivi come cellulari e laptop .

I ricercatori hanno addestrato il modello su decine di migliaia di campioni di tosse, oltre a parole pronunciate. Quando hanno alimentato il modello con nuove registrazioni della tosse, ha identificato accuratamente il 98,5% dei colpi di tosse di persone a cui è stata confermata la presenza di Covid-19, incluso il 100% dei casi di tosse asintomatici, che hanno riferito di non avere sintomi ma sono risultati positivi al virus.

Il team sta lavorando per incorporare il modello in un'app user-friendly, che se approvata dalla FDA e adottata su larga scala potrebbe potenzialmente essere uno strumento di prescreening gratuito, conveniente e non invasivo per identificare le persone che potrebbero essere asintomatiche per Covid-19 . Un utente può accedere quotidianamente, tossire nel telefono e ottenere immediatamente informazioni sulla possibilità di essere infetto e quindi dovrebbe confermare con un test formale.

"L'efficace implementazione di questo strumento diagnostico di gruppo potrebbe ridurre la diffusione della pandemia se tutti lo utilizzassero prima di andare in classe, in una fabbrica o in un ristorante", afferma il coautore Brian Subirana, ricercatore presso l'Auto-ID Laboratory del MIT.

Sentimenti vocali

Prima dell'inizio della pandemia, i gruppi di ricerca avevano già addestrato algoritmi sulle registrazioni cellulari della tosse per diagnosticare con precisione condizioni come la polmonite e l'asma. In modo simile, il team del MIT stava sviluppando modelli di intelligenza artificiale per analizzare le registrazioni di tosse forzata per vedere se potevano rilevare segni di Alzheimer, una malattia associata non solo al declino della memoria ma anche alla degradazione neuromuscolare come le corde vocali indebolite.

Hanno prima addestrato un algoritmo di apprendimento automatico generale, o rete neurale, noto come ResNet50, per discriminare i suoni associati a diversi gradi di forza delle corde vocali. Gli studi hanno dimostrato che la qualità del suono "mmmm" può essere un'indicazione di quanto siano deboli o forti le corde vocali di una persona. Subirana ha addestrato la rete neurale su un set di dati di audiolibri con più di 1.000 ore di discorso, per individuare la parola "loro" da altre parole come "il" e "allora".

Il team ha addestrato una seconda rete neurale per distinguere gli stati emotivi evidenti nel linguaggio, perché i malati di Alzheimer - e le persone con declino neurologico più in generale - hanno dimostrato di mostrare determinati sentimenti come la frustrazione o avere un affetto piatto, più frequentemente di quanto esprimano felicità o calma. I ricercatori hanno sviluppato un modello di classificatore del discorso sentimentale addestrandolo su un ampio set di dati di attori che intonano stati emotivi, come neutro, calmo, felice e triste.

I ricercatori hanno quindi addestrato una terza rete neurale su un database di tosse al fine di discernere i cambiamenti nelle prestazioni polmonari e respiratorie.

Infine, il team ha combinato tutti e tre i modelli e ha sovrapposto un algoritmo per rilevare la degradazione muscolare. L'algoritmo lo fa essenzialmente simulando una maschera audio, o strato di rumore, e distinguendo i colpi di tosse forti - quelli che possono essere ascoltati oltre il rumore - da quelli più deboli.

Con il loro nuovo framework AI, il team ha inserito registrazioni audio, compresi i malati di Alzheimer, e ha scoperto che potrebbe identificare i campioni di Alzheimer meglio dei modelli esistenti. I risultati hanno mostrato che, insieme, la forza delle corde vocali, il sentimento, le prestazioni polmonari e respiratorie e la degradazione muscolare erano biomarcatori efficaci per diagnosticare la malattia.

Quando la pandemia di coronavirus ha iniziato a manifestarsi, Subirana si è chiesta se il loro quadro di intelligenza artificiale per l'Alzheimer potesse funzionare anche per la diagnosi di Covid-19, poiché vi erano prove crescenti che i pazienti infetti sperimentavano alcuni sintomi neurologici simili come la compromissione neuromuscolare temporanea.

“I suoni del parlare e della tosse sono entrambi influenzati dalle corde vocali e dagli organi circostanti. Ciò significa che quando parli, parte del tuo parlare è come tossire e viceversa. Significa anche che le cose che derivano facilmente da un linguaggio fluente, l'IA può captare semplicemente dalla tosse, comprese cose come il sesso della persona, la lingua madre o persino lo stato emotivo. C'è infatti un sentimento incorporato nel modo in cui tossisci ", dice Subirana. "Così abbiamo pensato, perché non proviamo questi biomarcatori dell'Alzheimer [per vedere se sono rilevanti] per Covid".

"Una sorprendente somiglianza"

Ad aprile, il team ha deciso di raccogliere il maggior numero possibile di registrazioni di tosse, comprese quelle dei pazienti con Covid-19. Hanno creato un sito Web in cui le persone possono registrare una serie di colpi di tosse, tramite un cellulare o un altro dispositivo abilitato per il web. I partecipanti compilano anche un'indagine sui sintomi che stanno vivendo, indipendentemente dal fatto che abbiano o meno Covid-19 e se siano stati diagnosticati tramite un test ufficiale, dalla valutazione di un medico dei loro sintomi o se si sono auto-diagnosticati. Possono anche annotare il sesso, la posizione geografica e la lingua madre.

Ad oggi, i ricercatori hanno raccolto più di 70.000 registrazioni, ciascuna contenente diversi colpi di tosse, per un totale di circa 200.000 campioni audio di tosse forzata, che secondo Subirana è "il più grande set di dati di ricerca sulla tosse che conosciamo". Circa 2.500 registrazioni sono state presentate da persone a cui è stata confermata la presenza di Covid-19, comprese quelle asintomatiche.

Il team ha utilizzato le 2.500 registrazioni associate a Covid, insieme ad altre 2.500 registrazioni che hanno selezionato casualmente dalla raccolta per bilanciare il set di dati. Hanno usato 4.000 di questi campioni per addestrare il modello AI. Le restanti 1.000 registrazioni sono state quindi inserite nel modello per vedere se fosse in grado di distinguere con precisione la tosse di pazienti Covid rispetto a individui sani.

Sorprendentemente, come scrivono i ricercatori nel loro articolo, i loro sforzi hanno rivelato "una sorprendente somiglianza tra la discriminazione di Alzheimer e Covid".

Senza molti ritocchi all'interno del framework AI originariamente pensato per l'Alzheimer, hanno scoperto che era in grado di cogliere schemi nei quattro biomarcatori - forza delle corde vocali, sentimento, prestazioni polmonari e respiratorie e degradazione muscolare - che sono specifici per Covid-19. Il modello ha identificato il 98,5% delle tosse da persone confermate con Covid-19 e, di queste, ha rilevato accuratamente tutte le tosse asintomatiche.

"Pensiamo che questo dimostri che il modo in cui produci il suono, cambia quando hai Covid, anche se sei asintomatico", dice Subirana.

Sintomi asintomatici

Il modello AI, sottolinea Subirana, non ha lo scopo di diagnosticare le persone sintomatiche, per quanto riguarda se i loro sintomi siano dovuti al Covid-19 o ad altre condizioni come l'influenza o l'asma. La forza dello strumento sta nella sua capacità di distinguere la tosse asintomatica da quella sana.  

Il team sta lavorando con un'azienda per sviluppare un'app di pre-screening gratuita basata sul proprio modello di intelligenza artificiale. Stanno inoltre collaborando con diversi ospedali in tutto il mondo per raccogliere una serie più ampia e diversificata di registrazioni della tosse, che aiuteranno ad addestrare e rafforzare la precisione del modello.

Come propongono nel loro articolo, "Le pandemie potrebbero essere un ricordo del passato se gli strumenti di pre-screening sono sempre attivi in ​​background e costantemente migliorati".

In definitiva, immaginano che i modelli di intelligenza artificiale audio come quello che hanno sviluppato possano essere incorporati in altoparlanti intelligenti e altri dispositivi di ascolto in modo che le persone possano comodamente ottenere una valutazione iniziale del loro rischio di malattia, forse su base giornaliera.

Questa ricerca è stata sostenuta, in parte, da Takeda Pharmaceutical Company Limited.

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