L’intelligenza artificiale può essere un’arma nella lotta al covid-19, e in particolare nella scoperta degli agli asintomatici, che diffondono il contagio del coronavirus senza poter essere individuati messi in quarantena. Una nuova speranza, che si somma alle molte linee di ricerca medico-scientifica di questi mesi di pandemia, giunge dal Massachusetts Institute of Technology di Boston e dalla Carnegie Mellon University: due tecnologie, diverse ma accomunate dall’impiego dell’intelligenza artificiale nell’analisi delle tracce audio. Entrambe sono pensate non per sostituirsi agli strumenti medici bensì per fornire un supporto nella ricerca tempestiva degli asintomatici.

 

La soluzione sviluppata dal Mit è un software che può cogliere i segnali del covid-19 nella tosse (prodotta volontariamente) di una persona, segnali che nemmeno un medico esperto saprebbe riconoscere all’udito. I ricercatori hanno allenato un modello di machine learning attraverso decine di migliaia di esempi di tosse e di parole pronunciate. Più precisamente, sono partiti mettendo a punto una rete neurale capace di riconoscere se un suono viene emesso con più o meno forza dalle corde vocali: per allenarlo sono state necessarie oltre mille ore di registrazione audio tratte da un archivio di audiobook. Il training si è concentrato su alcune singole parole, indicative appunto della forza delle corde vocali che le producono.

 

Un secondo algoritmo è stato allenato a distinguere nel parlato le tracce di alcuni stati emotivi, come la calma, la felicità, la tristezza, la frustrazione. Un terzo programma, infine, è stato allenato su un database di colpi di tosse affinché imparasse a cogliere lievi cambiamenti nella respirazione e nel funzionamento dei polmoni. Il risultato finale di questo lavoro è un programma che, messo alla prova su registrazioni di colpi di tosse, ha saputo identificare le persone affette da covid-19 diagnosticato con un’accuratezza del 98,5%, mentre gli asintomatici sono stati identificati addirittura con il 100% di accuratezza.

 

Gli autori di questa tecnologia comprensibilmente mettono le mani avanti: nessun algoritmo può sostituirsi agli strumenti e all’indagine medica, né alle misure di prevenzione. Ma può essere un valido alleato. “Una efficace implementazione del nostro strumento diagnostico potrebbe ridurre la diffusione della pandemia se chiunque lo utilizzasse prima di entrare in una classe, una fabbrica o un ristorante”, ha detto Brian Subirana, ricercatore del laboratorio del Mit da cui è nato l’algoritmo. Ora il suo gruppo sta lavorando alla creazione di un’app che permetta di usare facilmente questo strumento software. Il quale, naturalmente, prima di poter essere schierato in campo dovrà ricevere l’approvazione della Food and Drug Administration statunitense.

 

 

La soluzione sviluppata dalla Carnegie Mellon University è stata, invece, già racchiusa in un’applicazione Web. Covid Voice Detector, questo il nome, analizza sia la tosse sia la pronuncia di alcuni suoni (lettere dell’alfabeto, vocali tenute a lungo) in un test della durata di circa cinque minuti. Il risultato è un punteggio che, su una scala che va da zero a dieci, valuta la probabilità che la persona sia affetta da covid-19. Chiunque, registrandosi sul sito dell’applicazione, può eseguire il test e contribuire al progetto. Poiché per farlo è richiesto l’inserimento di dati personali e demografici, sicuramente un’iniziativa come questa non è scevra da spinose questioni di privacy. Considerando lo scetticismo con cui la maggior parte degli italiani ha accolto l’app di tracciamento Immuni, è difficile (almeno per il momento) immaginare una entusiastica adesione di massa a esperimenti di questi tipo.