La positività al virus Sars-Cov-2 si può ‘ascoltare’, analizzando un colpo di tosse e rendendo visibili le sue onde sonore. È il nuovo metodo di diagnosi innovativo messo a punto dal professore del Dipartimento di matematica e informatica dell’Università di Ferrara, Guido Sciavicco, grazie ai dati raccolti dall’Università di Cambridge. A partire dal 2020 sono stati registrati centinaia di colpi di tosse di persone positive, anche asintomatiche, per poi isolarne le caratteristiche distintive rispetto alla tosse comune.
“Il suono è stato reso visibile– spiega l’autore- per evidenziare chiaramente quali siano le frequenze e la potenza che caratterizzano i pattern tipici della tosse di un positivo, anche se asintomatico. Abbiamo poi isolato queste caratteristiche ricorrenti e le abbiamo ricercate e riconosciute in ulteriori registrazioni di colpi di tosse dei campioni forniti, di cui era nota la positività, per validare il nostro sistema di diagnosi”.
Il metodo di riconoscimento si basa su una tecnica di machine learning, chiamato modal learning con supervisione: “Si parte da una base di dati etichettati in modo sicuro- spiega il prof- in questo caso si sapeva con esattezza se il colpo di tosse ascoltato era di un paziente positivo o no. Fornendo questi dati e la loro etichetta al computer, gli si danno strumenti per imparare a distinguere la positività o negatività, analizzando esclusivamente la traccia audio di un colpo di tosse, senza avere informazioni aggiuntive sulla storia clinica del paziente”. Tuttavia lo studio, per essere validato, avrebbe bisogno di un numero di campioni molto maggiore, ma è pur sempre un punto da cui partire. “Intanto si sa come ‘suona’ il Covid”, aggiunge Sciavicco.
Agenzia DIRE
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