Un algoritmo sviluppato negli Stati Uniti ha identificato correttamente le persone con Covid-19 solo dal suono dei loro colpi di tosse. Nei test, l'esperimento ha raggiunto un tasso di successo del 98,5% tra le persone che avevano ricevuto un risultato ufficiale positivo al test del coronavirus, salendo al 100% in coloro che non avevano altri sintomi. I ricercatori avrebbero bisogno di un'approvazione normativa per svilupparlo in un'app.
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Algorithm that can identify people with Covid-19 by sound of their coughs achieves 98.5% success ratehttps://t.co/RhiGQZM7tx
2:23https://t.co/RhiGQZM7tx— BBC News (World) (@BBCWorld) November 2, 2020
Diverse organizzazioni, tra cui l'Università di Cambridge, la Carnegie Mellon University e la start-up sanitaria britannica Novoic, hanno lavorato a progetti simili. A luglio, il progetto “Covid-19 Sounds” di Cambridge ha riportato una percentuale di successo dell'80% nell'identificazione di casi di coronavirus positivi sulla base di una combinazione di suoni di respiro e tosse. A maggio, aveva un set di dati di 459 suoni di campioni di tosse e respiro inviati da 378 membri del pubblico e sostiene che ora ha circa 30.000 registrazioni. Ma il laboratorio ha raccolto circa 70.000 campioni audio contenenti ciascuno un certo numero di colpi di tosse. Di questi, 2.500 provengono da persone con casi confermati di coronavirus. L'esperto di intelligenza artificiale Calum Chace ha descritto l'algoritmo come «un classico pezzo di intelligenza artificiale».