Tosse e COVID-19, la diagnosi passa per l'intelligenza artificiale

Ai più potrebbe sembrare una fake news o al limite “fantascienza”. In realtà non lo è.
Un gruppo di ricercatori del MIT (Massachusetts Institute of Technology) ha sviluppato un sistema basato sull’utilizzo dell’intelligenza artificiale che permette di scovare soggetti infetti (positivi COVID-19) analizzando “il suono” della tosse.

Gli studiosi spiegano che esistono differenze evidenti durante l’evento tussivo tra soggetti sani e soggetti che, anche inconsapevolmente, sono portatori della malattia respiratoria acuta da SARS-CoV-2 (COVID-19). I cosiddetti asintomatici.

All’orecchio umano, anche quello di un medico, non vi sarebbero differenze palesi tra le varie modalità di tossire. In realtà, sottoponendo la registrazione audio di un soggetto sano e di uno affetto da COVID-19 le difformità diverrebbero manifeste.
Anzi, con l’algoritmo di intelligenza artificiale partorito nei laboratori del MIT riuscirebbe a discernere individui affetti dalla malattia da quelli sani nel 98,5% dei casi, semplicemente con un colpo di tosse.

Gli strumenti utilizzati dal team del MIT sono stati presentati in questo articolo mentre la ricerca nella sua completezza è stata pubblicata dall’IEEE Journal of Engineering in Medicine and Biology.

I ricercatori hanno costruito un modello addestrando la rete neurale usata per l’analisi dei colpi di tosse con decine di migliaia di registrazioni. Esaminando gli aspetti comuni ai soggetti certamente affetti da COVID-19, la rete neurale ha potuto individuare le caratteristiche specifiche della tosse che sono indizio della malattia.

A questo punto il modello che è stato sviluppato potrebbe consentire lo sviluppo di un’app per i dispositivi mobili utile come strumento di pre-screening.
In altre parole, tossendo al microfono dello smartphone, sarà possibile ottenere un primo giudizio circa il proprio stato di salute.

Per il momento lo si può già fare usando l’applicazione web del MIT: per il momento, però, non viene dato alcun giudizio in attesa del “via libera” da parte della FDA (Food and Drug Administration) ovvero dell’ente USA che si occupa della regolamentazione dei prodotti alimentari e farmaceutici.
Se i responsabili dell’FDA dovessero approvare il sistema proposto dal MIT, allora potrebbe essere portata al debutto un’applicazione gratuita per la diagnosi rendendola disponibile sui principali store.

Prima dell’insorgenza della pandemia da Coronavirus, il gruppo di ricerca aveva già addestrato gli algoritmi di intelligenza artificiale per diagnosticare accuratamente polmonite e asma bronchiale. Il team del MIT stava sviluppando modelli per analizzare le registrazioni di tosse forzata al fine di rilevare eventuali segni di Alzheimer, una malattia associata non solo alla perdita della memoria ma anche alla degradazione neuromuscolare che si manifesta con l’indebolimento delle corde vocali.

Quando la pandemia ha iniziato a manifestarsi, ci si è chiesti se il lavoro sviluppato per la diagnosi precoce dell’Alzheimer potesse essere riutilizzato anche per la malattia da COVID-19. Tante prove hanno evidenziato che i pazienti infetti presentano alcuni sintomi neurologici simili come la temporanea compromissione neuromuscolare.

La forza dello strumento appena presentato, ha spiegato Brian Subirana, uno dei ricercatori che si sono impegnati sul progetto del MIT, non ha lo scopo di focalizzarsi sui soggetti sintomatici bensì nel distinguere la tosse delle persone infettate dal virus ma asintomatiche rispetto agli individui che sono sani.

Oltre ad attendere l’avallo da parte della FDA, gli esperti del MIT stanno collaborando con un’azienda specializzata che dovrebbe occuparsi di sviluppare l’app gratuita di pre-screening. Sono state inoltre avviate collaborazioni con diversi ospedali in tutto il mondo per raccogliere una serie più ampia e diversificata di registrazioni di tosse che aiuterà a formare e a rafforzare la precisione del modello.

“Le pandemie potrebbero essere un ricordo del passato se gli strumenti di pre-screening fossero sempre attivi in background e costantemente migliorati“, sostengono i ricercatori.