O aplicaţie pentru telefoanele mobile poate detecta boala Covid-19 după vocea umană cu un „potenţial de mare precizie”, folosind inteligenţa artificială (IA), spun specialiştii.
Infectarea cu coronavirus afectează în mod normal tractul respirator superior şi corzile vocale, şi astfel cercetătorii au decis să analizeze modificările vocii, folosind un model de Inteligenţă Artificială, pentru a detecta boala Covid-19.
Modelul IA, transpus într-o aplicaţie pentru telefonul mobil, poate detecta boala Covid din vocea indivizilor cu o precizie de 89%, şi este mai ieftin de utilizat, ceea ce înseamnă că ar putea fi adoptat în ţările cu venituri mici, unde testele PCR sunt mai scumpe.
Rezultatele testului sunt furnizate în mai puţin de un minut şi reprezintă o „îmbunătăţire semnificativă” a preciziei testelor cu flux lateral, au anunţat oamenii de ştiinţă.
„Aceste rezultate promiţătoare sugerează că o simplă înregistrare vocală şi algoritmi IA bine reglaţi pot, ptenţial, să obţină o precizie ridicată în determinarea pacienţilor care au infecţie cu Covid-19”, a declarat Wafaa Aljbawi, cercetătoare la Institutul de Ştiinţă a Datelor de la Universitatea Maastricht, din Ţările de Jos.
„Astfel de teste pot fi furnizate gratuit şi sunt simplu de interpretat. În plus, permit testarea virtuală de la distanţă, şi au un timp de răspuns mai mic de un minut. Ar putea fi folosite, de exemplu, la punctele vamale, şi la adunările mari de persoane, permiţând screeningul rapid al populaţiei”, a mai precizat cercetătoarea.
Specialiştii au folosit datele din aplicaţia Covid-19 Sounds, furnizate de Universitatea Cambridge, din Marea Britanie. Cercetarea s-a bazat pe 893 de mostre audio de la 4.352 de persoane sănătoase sau care aveau Covid.
Utilizatorii care au participat la studiu au furnizat informaţii despre istoricul lor medical, starea de fumat şi date demografice, şi au înregistrat câteva sunete bazate pe respiraţie, cum ar fi tusea şi citirea unei propoziţii scurte.
O tehnică de analiză a vocii, numită Mel-spectrogramă, a identificat caracteristicile diferite ale vocilor pentru a „descompune numeroasele proprietăţi ale vocilor participanţilor”.
„Aceste rezultate arată o îmbunătăţire semnificativă în precizia diagnosticării bolii Covid-19 în comparaţie cu testele de ultimă generaţie, cum este testul de flux lateral.
„Testul de flux lateral are o sensibilitate de doar 56%, dar o rată de specificitate mai mare de 99,5%. Acest lucru este important deoarece înseamnă că testul de flux lateral clasifică greşit persoanele infectate ca fiind negative Covid-19 mai des decât testul nostru”, a mai precizat Wafaa Aljbawi.
„Cu alte cuvinte, cu modelul AI LSTM, am putea rata 11 din 100 de cazuri care ar continua să răspândească infecţia, în timp ce testul de flux lateral ar rata 44 din 100 de cazuri”.
Modelul IA este folosit şi într-o altă aplicaţie, pentru a estima înrăutăţirea simptomelor în boala pulmonară obstructivă cronică (BPOC).
Cercetarea urmează să fie prezentată la Congresul Internaţional al Societăţii Europene de Boli Respiratorii, care se desfăşoară între 4-6 septembrie la Barcelona.
