Un algoritmo sviluppato negli Stati Uniti ha permesso di identificare correttamente le persone con Covid-19 solo dal suono dei loro colpi di tosse. Nei test, l'algorimo ha raggiunto un tasso di successo del 98,5% tra le persone risultate positive al tampone, salendo al 100% in coloro che non avevano altri sintomi (oltre alla tosse). Ora i ricercatori avrebbero bisogno di un'approvazione normativa per sviluppare l'algoritmo in una App, e spiegano che la peculiarità di un colpo di tosse 'da Covid' non può essere rilevata dalle orecchie umane. L'algoritmo di intelligenza artificiale è stato sviluppato nel laboratorio del Massachusetts Institute of Technology (Mit) e illustrato sull'Ieee Journal of Engineering in Medicine and Biology dal team di Brian Subirana. "Il modo in cui tossisci cambia quando hai Covid-19, anche se sei praticamente asintomatico".
Il sistema potrebbe essere utile "per lo screening quotidiano di studenti, lavoratori e pubblico in scuole, sul lavoro o sui mezzi di trasporto, o per dei test in grado di rilevare focolai", si legge nello studio. Diverse organizzazioni, tra cui l'Università di Cambridge, la Carnegie Mellon University e la start-up sanitaria britannica Novoic stanno lavorando a progetti simili, ricorda la Bbc online. A luglio, il progetto Covid-19 Sounds di Cambridge ha riportato una percentuale di successo dell'80% nell'identificare casi positivi sulla base di una combinazione di suoni del respiro e della tosse. Il laboratorio del Mit ha raccolto circa 70.000 campioni audio contenenti ciascuno un certo numero di colpi di tosse. Di questi, 2.500 provengono da persone con diagnosi confermata di Covid-19.
L'esperto di intelligenza artificiale Calum Chace ha descritto l'algoritmo come "un classico pezzo di intelligenza artificiale. È un esempio dell'aiuto che può arrivare dall'Ia. E, per una volta, non vedo molti svantaggi".
