Il "robot" che riconosce il Covid-19 da un colpo di tosse
Il progetto è dell'azienda bresciana Neosperience: l'intelligenza artificiale permetterà di identificare eventuali sintomi da Covid con un colpo di tosse o una conversazione
L'intelligenza artificiale, quindi anche un robot, potrebbe riconoscere i sintomi da Covid-19 da un colpo di tosse, o dal fiato corto: è questo il fantascientifico progetto su cui sta lavorando la Neosperience, azienda bresciana quotata in Borsa su Aim Italia che opera come “software vendor”. L'annuncio solo pochi giorni fa: si tratta di un nuovo sistema per aiutare la diagnosi di infezioni da coronavirus, elaborato con alcune società partner grazie all'impiego della AI incorporata nella piattaforma Neosperience Health Cloud, con cui era già stato creato e diffuso nel mondo il primo sistema di rilevazione delle polmoniti bilaterali a partire dalle radiografie toraciche.
I suoni fisiologici generati dalla respirazione, dal battito del cuore, dalla digestione, fa sapere Neosperience, da migliaia di anni sono usati per valutare il nostro stato di salute e diagnosticare malattie. Fino ad oggi questi segnali sono stati registrati attraverso l'auscultazione manuale, spesso durante visite mediche programmate, ma negli ultimi anni la tecnologia ha reso possibile raccogliere ed elaborare questi suoni corporei attraverso l'impiego di dispositivi come tablet, smartphone e computer.
Come funziona il sistema di Neosperience
Va in questa direzione il nuovo sistema di diagnosi realizzato da Neosperience, che sarebbe appunto in grado di analizzare dati come la frequenza della respirazione, lo stress durante un dialogo (il cosiddetto fiato corto) e i colpi di tosse dei pazienti, contribuendo così alla diagnosi di infezioni da Covid-19. Ma come funzionerebbe? Analizzando un flusso audio contenente una breve conversazione, oppure alcuni colpi di tosse, il sistema sarebbe infatti in grado di individuare le persone che presentano i “suoni caratteristici” dell'infezione da coronavirus.
Nuovi sviluppi nella prevenzione e diagnosi precoce
“I modelli di analisi ci hanno permesso di raggiungere risultati molto incoraggianti – spiega Dario Melpignano, presidente di Neosperience – Abbiamo implementato sistemi di rilevazione frutto di anni di ricerca nel campo delle malattie respiratorie, e abbiamo addestrato modelli proprietari di Neosperience su database capaci di fornire un'accuratezza superiore all'80%, oltre a applicare tecniche di specializzazione come il transfer learning”.
Questo risultato apre al contempo alla possibilità di coadiuvare la diagnosi del Covid-19 a sistema come Capsula Health Pod, partner di Neosperience insieme al laboratorio TeDH (Technology and Design for Healthcare) del Politecnico di Milano. Certo non sostituirà l'unica vera rivelazione, ovvero il tampone (antigenico o molecolare), ma potrà tornare molto utile in sede di prevenzione e diagnosi precoce.
