Javier Andreu-Perez, che lavora presso il Center for Computational dell’Università dell’Essex, insieme ad altri scienziati, ha elaborato un algoritmo funzionante al 98% che, basandosi esclusivamente sul suono della tosse, è in grado di eseguire uno screening primario e dunque di individuare il Covid-19.

Si tratta di “uno strumento di screening primario rapido di Covid-19 esclusivamente sulla base del suono della tosse da 8.380 campioni clinicamente convalidati con test molecolare di laboratorio (2.339 Covid-19 positivi e 6.041 Covid-19 negativi)”, dichiara Perez secondo quanto riportato dalla rivista Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE) Transactions on Service Computing.

“I campioni sono stati etichettati clinicamente in base ai risultati e alla gravità in base all’analisi quantitativa RT-PCR (qRT-PCR), alla soglia del ciclo e alla conta dei linfociti dei pazienti. Il nostro metodo generico proposto è un algoritmo basato su Empirical Mode Decomposition (EMD) con successiva classificazione basata su un tensore di caratteristiche audio e un classificatore di reti neurali artificiali profonde con strati convoluzionali chiamato DeepCough.

Sono state studiate due diverse versioni di DeepCough basate sul numero di dimensioni del tensore, ovvero DeepCough2D e DeepCough3D. Questi metodi sono stati implementati in un’app Web multipiattaforma proof-of-concept CoughDetect per amministrare questo test in modo anonimo.

Le percentuali dei risultati di riconoscimento del Covid-19 hanno raggiunto una promettente AUC (Area Under Curve) del 98.800,83%, una sensibilità del 96,431,85% e una specificità del 96.201,74% e 81,08% dell’AUC del 5,05% per il riconoscimento di tre livelli di gravità. Il nostro strumento web proposto e l’algoritmo di base per l’identificazione robusta, rapida e al bisogno di Covid-19 facilitano il rilevamento rapido dell’infezione. Riteniamo che abbia il potenziale per ostacolare in modo significativo la pandemia di Covid-19 in tutto il mondo“, conclude lo scienziato Javier Andreu-Perez.

Anche L’Università di Cambridge sta elaborando qualcosa di simile. Tramite un’app “Covid19 Sounds” scaricabile dall’app store, da Google Play o attraverso l’utilizzo di un modulo online, è possibile registrare la propria tosse, respiro e voce e riportare i sintomi, per aiutare i ricercatori dell’Università di Cambridge a capire se una persona soffre di COVID-19. Sono ben accetti i dati di utenti sani o malati.

Lo studio è stato approvato dal comitato dell’etica del Dipartimento di Informatica dell’Università di Cambridge e parzialmente finanziato dall’European Research Council attraverso il Progetto EAR.

Lo scopo della ricerca è quello di raccogliere dati per aiutare la diagnosi di COVID-19 attraverso lo sviluppo di algoritmi di machine learning basati sul suono della voce, respiro e tosse.

L’app raccoglie dati demografici e di precorso medico attraverso un questionario, in aggiunta a registrazioni di voce (mentre leggi un testo sullo schermo), respiro e suono dal microfono del telefono. Colleziona anche un dato di posizione mentre rispondi al questionario e chiede se hai fatto un tampone per COVID-19 di recente e il suo risultato.

L’app non registra la propria posizione e raccoglie dati solo mentre la si sta usando. I dati saranno raccolti sui server dell’Università e usati solo a scopo di ricerca. Infine, l’app non offre consigli medici o assistenza.