EPFL: perfeziona algoritmi per riconoscere Covid-19 dal respiro
(Keystone-ATS) Con l’uso dell’intelligenza artificiale, i ricercatori del Politecnico federale di Losanna (EPFL) hanno sviluppato un algoritmo che tramite le tonalità del respiro è in grado di diagnosticare e prevedere la gravità del Covid-19 e di altre malattie respiratorie.
Il sistema dovrebbe essere pronto per la fine dell’anno. “I risultati ottenuti finora sono molto promettenti”, riferisce un comunicato odierno dello stesso politecnico. Grazie ai rumori respiratori il nuovo algoritmo è perfino in grado di rilevare l’infezione asintomatica, identificando le modifiche dei tessuti polmonari prima ancora che il paziente se ne renda conto.
“Il sistema può essere paragonato a quelle applicazioni in grado di identificare il brano musicale solo dal suono di poche note”, spiega il Professor Gervaix, citato nel comunicato.
Il gruppo guidato da Mary-Anne Hartley, dell’EPFL, ha lavorato dall’inizio della pandemia assieme agli ospedali universitari svizzeri su due progetti di nuovi algoritmi: DeepChest, che utilizza i dati delle sonografie polmonari, e DeepBreath, che prende in considerazione i suoni del respiro registrati con uno stetoscopio digitale.
L’ospedale universitario di Losanna (CHUV) si occupa della parte clinica di DeepChest, raccogliendo migliaia di immagini diagnostiche fatte con gli ultrasuoni su pazienti ricoverati d’urgenza con sintomi compatibili con un’infezione da SARS-CoV-2. Il progetto era iniziato nel 2019 con l’intenzione di distinguere meglio la polmonite virale da quella batterica. Sempre per meglio diagnosticare la polmonite, l’ospedale di Ginevra (HUG) registra già dal 2017 i rumori respiratori con un cosiddetto “pneumoscopio”, ossia uno stetoscopio digitale.
Ora si sta lavorando per sviluppare un’applicazione che permetta a questi complessi algoritmi di funzionare sui telefoni cellulari, e anche nelle regioni più isolate.
Covid o no, la polmonite, che uccide più di un milione di bambini ogni anno, rimane una delle principali cause di morte tra i piccoli sotto i cinque anni, ricordano in ricercatori.
La polmonite è anche uno dei principali fattori di resistenza agli antibiotici, che colpisce soprattutto i paesi e le popolazioni povere. “Vogliamo raccogliere dati delle popolazioni sottorappresentate in modo che i nostri strumenti possano essere accurati anche per le classi meno abbienti”, aggiunge Mary-Anne Hartley.
“La pandemia di coronavirus ha aumentato la consapevolezza della vulnerabilità della salute pubblica e della sua immensa complessità. La necessità di rafforzare le ricerca su larga scala nel campo dell’intelligenza artificiale per rispondere rapidamente alle emergenze non è mai stata così evidente. Speriamo che questo slancio continui oltre la pandemia e consenta un accesso equo all’assistenza sanitaria” conclude la scienziata, che attualmente sta cercando di raccogliere fondi per ampliare il progetto a delle regioni sudafricane colpite dalla tubercolosi.
