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Diagnosticare il COVID-19 da un colpo di tosse

Abbiamo imparato che per prevenire la diffusione incontrollata del COVID-19 è necessario avere la capacità di identificare i nuovi casi in tempo utile. Al momento i test vengono eseguiti effettuando tamponi nasali, dai quali viene misurata in laboratorio la presenza del virus. In aggiunta, è possibile verificare la presenza di anticorpi nel sangue, che confermerebbe un contagio pregresso.

Esistono altri mezzi per diagnosticare il COVID-19? L’intelligenza artificiale, sta offrendo nuovi spunti. Definiamo intelligenza artificiale dispositivi computerizzati in grado di essere allenati ad eseguire compiti di pertinenza esclusiva dell’intelligenza umana. Nel nostro caso vedremo un esempio di come una macchina possa essere allenata a diagnosticare il COVID-19 con precisione.

Tempo fa vi avevo già parlato di un test sperimentale sviluppato da un’azienda finlandese, in grado di diagnosticare un’infezione da SARS-CoV-2 dal respiro e in grado di fornire il risultato entro due minuti. Essendo la tempistica un parametro fondamentale, questo test sarebbe molto utile in supporto ai test biologici.

In questo articolo vedremo un nuovo esempio di intelligenza artificiale applicata alla diagnostica del COVID-19.

La “tosse da COVID”

Al Massachussetts Institute of Technology (MIT) negli USA, è stato sviluppato un algoritmo in grado di riconoscere la tosse tipica di un paziente affetto da COVID-19. La differenza di suono tra una “tosse normale” e una “tosse da COVID” è impercettibile all’orecchio umano, ma l’algoritmo sviluppato da Brian Subirana e colleghi è stato in grado di diagnosticare correttamente la seconda nel 98,5% dei pazienti positivi al virus (fornendo un risultato falso negativo solo nell’1,5% dei casi). Inoltre la specificità, ovvero la probabilità che un individuo sano risulti negativo al test, è del 94,2% (quindi vi è un 5,8% di probabilità di un risultato falso positivo).

Come è stato allenato l’algoritmo? Nell’aprile 2020 i ricercatori hanno dato vita ad un sito per raccogliere campionamenti di tosse (forzata) da parte di volontari (https://opensigma.mit.edu/, ancora accessibile, in inglese e spagnolo). In pochi mesi hanno raccolto circa 70000 campionamenti, dei quali 2660 di pazienti ai quali era stato diagnosticato il COVID-19. Dopo il campionamento, ai partecipanti sono state chieste informazioni generali sulla persona e altre su eventuali sintomi, tra i quali: febbre, stanchezza, mal di gola, difficoltà a respirare, dolore persistente o pressione al petto, diarrea e tosse. Per lo studio sono stati selezionati tutti i campionamenti di persone affette dalla malattia e una rappresentazione di persone sane pari al numero dei malati (2660+2660). Dei 5320 campionamenti selezionati, l’80% (4256) sono stati utilizzati per l’allenamento, i rimanenti 1064 invece sono stati testati come “esame finale”.

Nel caso in cui questo test venisse approvato, potrebbe essere tradotto in una app per smartphone da utilizzare per lo screening quotidiano di studenti e lavoratori (vista l’immediatezza del responso), o per campionamenti casuali al fine di rilevare rapidamente nuovi focolai.

Se il test della tosse venisse approvato, sarebbe possibile eseguire rapidi ed estesi screening utilizzando un’app sullo smartphone.

Fonte

https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=9208795

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