Una nuova ricerca condotta in Italia ha utilizzato l’intelligenza artificiale per ascoltare le variazioni della voce. Dai primi test questa tecnica avrebbe un’accuratezza maggiore del 90%
Il Sole24Ore racconta oggi di un progetto rivoluzionario che punta ad individuare i malati di Covid-19 dal suono della voce. Giovanni Saggio, professore di Ingegneria elettronica all’Università di Roma Tor Vergata spiega che
«Attraverso l’analisi della voce e della tosse riusciamo a ricavare fino a 6.300 parametri»
Il suo team punta a un progetto pilota di ricerca dei biomarcatori della voce per l’infezione da Covid-19. Ma la ricerca si spinge oltre: cioè anche di ”misurare” il livello di gravità dell’infezione oltre che di monitorarne il decorso, anche nella fase di guarigione successiva alla dimissione dall’ospedale o nei pazienti in isolamento domiciliare.
La tecnologia sfrutta la sensibilità del microfono e la capacità del machine learning che sono molto più sensibili e attendibili dell’orecchio umano. Dai primi test questa tecnica avrebbe un’accuratezza maggiore del 90%
«Abbiamo confrontato l’analisi della voce dei pazienti positivi al virus con volontari sani, omogenei per età, genere ed etnia. Poi abbiamo eseguito il nostro “test vocale” anche sui guariti e abbiamo verificato che per alcuni di loro i parametri della voce non erano rientrati nella normalità. In effetti, costoro non avevano ancora riacquistato completamente l’odorato oppure il riconoscimento dei sapori, e l’algoritmo è stato capace di individuare questa alterazione. Non solo. Due casi negativi al tampone, sono risultati positivi all’algoritmo e, siccome a giudizio dei medici avevano qualche sintomo riconducibile al Covid-19, sono stati sottoposti al test sierologico che ha confermato la positività».
