Roma, 7 apr. (askanews) – Il Covid-19 ha un suono e riconoscerlo può aiutare a diagnosticare la presenza del virus. Nasce da qui l’idea di Cecilia Mascolo, professoressa di Mobile Systems al Dipartimento di Informatica e Tecnologia dell’Università di Cambridge, di raccogliere dati per sviluppare un’app basata su algoritmi di machine learning in grado di rilevare automaticamente se una persone è affetta da Covid-19 in base al suono della voce, alla respirazione e alla tosse attraverso il microfono del telefono cellulare. Un nuovo strumento a cui sta lavorando un team di ricercatori guidato da Cecilia Mascolo, che nel 2019 ha vinto un Advanced Grant dell’European Research Council da 2,5 milioni di euro.
Poiché COVID-19 è una condizione respiratoria, – scrive l’ERC – i suoni prodotti dalle persone con tale condizione, inclusi i suoni di voce, respirazione e tosse, sono molto specifici. Un set di dati in crowdsourcing di grandi dimensioni, raccolto tramite un’app mobile, sarà utile nello sviluppo di algoritmi di apprendimento automatico che potrebbero essere utilizzati per il rilevamento automatico della condizione.
“Dopo aver parlato con i medici, una delle cose più comuni che hanno notato dei pazienti con il virus è il modo in cui trattengono il respiro quando parlano, nonché una tosse secca e gli intervalli dei loro schemi respiratori”, ha detto Mascolo. “Esistono pochissimi set di dati di suoni respiratori, quindi per creare algoritmi migliori che potrebbero essere utilizzati per il rilevamento precoce, abbiamo bisogno di quanti più campioni possibile da tutti i partecipanti. Anche se non otteniamo molti casi positivi di coronavirus, potremmo trovare collegamenti con altre condizioni di salute”.
Covid-19 Sounds App – già disponibile online anche in italiano a questo indirizzo https://www.covid-19-sounds.org/it/# e presto disponibile anche per iOS – raccoglie alcuni dati demografici e l’anamnesi di base, nonché alcuni campioni vocali attraverso un questionario e alcuni secondi di respirazione e tosse attraverso il microfono del telefono. Rileverà anche la posizione ma senza tracciare la persona e chiede se si è risultati positivi al virus, ma non fornirà alcuna assistenza medica. I dati verranno archiviati su server universitari e utilizzati esclusivamente a scopo di ricerca.
Dopo aver completato l’analisi iniziale dei dati raccolti dall’app, il team rilascerà ad altri ricercatori il set di dati che potrebbe aiutare a fare luce sulla progressione della malattia, ad esempio l’ulteriore relazione della complicazione respiratoria con la storia medica.
Lo studio è stato approvato dal Comitato Etico del Dipartimento di Informatica e Tecnologia ed è parzialmente finanziato dal Consiglio europeo della ricerca attraverso il Progetto EAR (Audio-based Mobile Health Diagnostics).