In regime pandemico quale quello che stiamo vivendo sono aperte 3 cacce al tesoro relative a diagnosi, cura, prevenzione.
Sugli ultimi due farmaci e vaccini sono i tesori. Per la diagnosi oggi ufficialmente abbiamo la strada del tampone (molecolare), del tampone rapido (antigenico), del test sierologico (anticorpale), ma – in relazione alle richieste crescenti ed ai tempi di risposta si battono da parte della ricerca anche strade nuove.
Così è stato rilevato, registrando le voci di malati di Covid19 e di persone sane, quali parametri differenziassero i due tipi.
Il principio scientifico focalizzato dallo scopritore di questo marker, il prof. Saggio del Policlinico di Tor Vergata, è che la voce è il risultato di 3 importanti fattori, la fisiologia della persona, la sua psicologia e la sua patologia.
Queste 3 caratteristiche danno connotati di frequenza diversi alla voce. Questa scoperta particolarmente attuale in relazione alla sua finalità si collega con una ricerca finanziata dall’UE per realizzare un’applicazione per telefoni cellulari che possa anch’essa contribuire a diagnosticare la Covid19.
Questa applicazione assiste gli scienziati nello sviluppo di algoritmi di apprendimento automatico che potrebbero stabilire se una persona sia o non sia affetta da Covid19, sulla base del modo in cui parla, tossisce, respira.
Per definire gli algoritmi e per migliorarli sono necessari numeri elevati di campioni, il che rappresenta un’oggettiva difficoltà per motivi di privacy, in quanto è necessario collegare i dati sperimentali con quelli oggettivi personali (dati demografici, storia clinica, abitudini di vita) al fine di dedurre probabilità statistiche di contrarre una malattia e relativo livello di gravità.
La prof.ssa Cecilia Mascolo dell’Università di Cambridge che dirige il progetto europeo a cui più sopra mi riferivo, riassume il modo in cui il suo team esamina modi efficienti ed efficaci riguardanti sistemi per catturare i suoni del corpo umano e consentire una diagnosi precoce di diverse malattie utilizzando l’intelligenza artificiale.
Anomalie in suoni quali pulsazioni, sibili, respiro e voce sono indicatori di malattie e, come tali, una preziosa fonte di informazioni mediche.
La prof.ssa Mascolo ha dichiarato che il suo team si concentra sull’ottimizzazione delle tecnologie audio nei dispositivi mobili per analizzare l’inizio e la progressione di svariate malattie cardiovascolari e respiratorie con un significativo potenziale per la diagnostica economica e su larga scala. Il progetto europeo si protrarrà fino al 2024.
Il suo modelli audio sono volti a sfruttare al meglio l’utilizzo di risorse hardware locali con un’ottimizzazione della potenza ed una precisione in campionamenti audio scarsi ed in tempo quasi reale, superando quindi i limiti ai quali prima si accennava.
