Covid-19: una app permetterà di rilevare l’infezione?
I ricercatori hanno utilizzato una tecnica di analisi vocale chiamata Mel-spectrogram analysis, che identifica diverse caratteristiche della voce come volume, potenza e variazione nel tempo. Il loro modello, basato su reti neurali artificiali, è risultato avere complessivamente una accuratezza dell'89%, una sensibilità (capacità di scovare i positivi) dell'89% (che nei test rapidi possono essere bassi fino al 56%), una specificità (capacità di individuare i negativi correttamente) dell'83%.
Sviluppata da Wafaa Aljbawi, dell'istituto di Data Science, presso l'università di Maastricht in Olanda questa app è potenzialmente più accurata della maggioranza dei test antigenici rapidi attualmente in commercio. Questa sua caratteristica rende questo sistema basato sull'intelligenza artificiale (Ai) molto utile, economico, veloce e facile da usare per screening di popolazione dove i test PCR più precisi sono costosi e/o difficili da distribuire oltre che ad un uso personale per auto-diagnosi.
"Questi risultati mostrano un miglioramento significativo nell'accuratezza della diagnosi di Covid-19 rispetto a test antigenici come il test del flusso laterale" ha commentato Aljbawi. "Questo test può avere una sensibilità del 56%, ma un tasso di specificità del 99,5%. Questo è importante in quanto significa che il test del flusso laterale classifica erroneamente le persone infette come negative al Covid-19 più spesso del nostro test. In altre parole, con l'app potremmo perdere 11 casi su 100 che avrebbero continuato a diffondere l'infezione, mentre il test del flusso laterale questo avverrebbe per 44 casi su 100" e sulla minor specificità continua "L'elevata specificità del test rapido significa che solo a una persona su 100 verrebbe erroneamente classificata positiva al Sars-CoV-2 quando, in realtà, non lo era, mentre il test basato sulla Ai diagnosticherebbe erroneamente 17 persone su 100 non infette come positive. Tuttavia, poiché questo test è praticamente gratuito, sarebbe possibile e sostenibile inviare queste persone per i test PCR di controllo".
I ricercatori, in conclusione, hanno affermato che, prima di rilasciare l'app per un utilizzo massivo, vogliono controllare questi risultati su un set più grande di casi-controllo per migliorare e convalidare l'accuratezza del modello. Stanno, inoltre, effettuando ulteriori analisi per capire quali parametri della voce influenzano il modello di Ai in questione.
