Test Covid: l’analisi della voce è più affidabile dei tamponi nasali

Il Covid può essere rilevato direttamente dalla voce sfruttando un cellulare e l’intelligenza artificiale. La conferma è suffragata dallo studio di un gruppo di ricercatori italiani, pubblicato a fine novembre dalla rivista scientifica Journal of Voice dopo la consueta revisione paritaria. Il tampone nasale antigenico – il rapido da farmacia insomma – ha un tasso di falsi negativi del 20-30%, come ha sottolineato pochi mesi fa Giovanni Maga, virologo, direttore del Cnr di Pavia.

“Anche una ricerca del MIT di Boston ha stimato che i tamponi nasali hanno un livello di accuratezza medio compreso tra il 40% e l’86%, mentre il nostro sistema arriva al 90%; e in futuro faremo ancora meglio grazie al machine learning, ovvero l’apprendimento automatico dell’intelligenza artificiale”, spiega a Italian Tech, Giovanni Saggio, docente di elettronica presso l’Università di Tor Vergata.

Nel mondo vi sono già almeno cinque o sei realtà che stanno puntando sulla voce come strumento di screening per diverse patologie. La ricerca italiana Machine Learning-based Voice Assessment for the Detection of Positive and Recovered COVID-19 Patients si basa però su un brevetto e sul lavoro svolto da medici e specialisti di istituzioni accademiche come Tor Vergata e Pavia, e ospedaliere, fra cui l’IRCCS Policlinico San Matteo e l’Ospedale dei Castelli ASL Roma 6.

“Non mi piace usare il termine diagnostico”, sottolinea Saggio, “Quello che l’algoritmo sviluppato da me e i colleghi ingegneri evidenzia come screening, poi diviene diagnosi solo successivamente perché nel nostro gruppo ci sono anche diversi medici specialistici fra cui il professor Antonio Pisani, responsabile del Centro di Ricerca Disordini del Movimento di Fondazione Mondino IRCCS e ordinario di Neurologia presso l’Università di Pavia. Noi ci limitiamo a rilevare quelle anomalie nella voce che fanno comprendere se si è sani, contagiati da Covid oppure affetti da long Covid”.

In pratica registrando la voce di una persona è possibile analizzare tre domìni: le variazioni nel tempo, le variazioni delle frequenze e le quefrenze, ovvero quanto sono frequenti le frequenze. “L’analisi consente di evidenziare certe caratteristiche rispetto alle altre, come ad esempio la frequenza fondamentale, le armoniche, il rapporto segnale/rumore fino a ben 6370 elementi. Ebbene, quelli che ci interessano e sono oggetto di variazioni in relazione al Covid o altre patologie sono al massimo una trentina”, spiega l’esperto.

Gli algoritmi di intelligenza artificiale di fatto estrapolano da una registrazione audio i parametri chiave e le loro relazioni. Dopodiché è possibile stabilire una percentuale attendibile di positività e negatività al Covid. “Non solo. Siamo riusciti anche a rilevare gli effetti collaterali che si hanno nei guariti. Tanto più che all’ospedale di Padova a seguito di analisi ecografiche hanno identificato tre sotto-gruppi per i guariti: i soggetti con fibrosi e interessamento polmonare inferiore al 3%, al 20% e al 50%. Si parla di cicatrici che possono essere riassorbite in settimane, mesi o più tempo”.

Verrebbe da chiedersi come sia possibile che la voce possa essere condizionata da una patologia; la risposta è negli elementi che concorrono all’emissione dei suoni. Si pensi all’intero apparato respiratorio e anche alle componenti muscolari coinvolte. Un po’ come comprendere dalla tosse se il proprio figlio ha una bronchite oppure un banale raffreddore. “Nel 2009 ho iniziato a studiare il tema con dei colleghi indiani, concentrandomi sulla febbre gialla e tubercolosi. Mai poi ho proseguito con Parkinson, disfonia, disfagia e adesso Covid. Tutte patologie che si riflettono con segnali più o meno evidenti nella voce e nel peso gerarchico di quei trenta parametri chiave individuati. Ad esempio i soggetti afflitti da Parkinson non hanno evidenze nelle vie aeree ma indirettamente la parte muscolare condiziona il respiro con un pattern riconoscibile”.

Nella fase iniziale della ricerca sono stati impiegati microfoni e sistemi di registrazione professionali in ambiente controllato per ottenere campionamenti audio ad alta risoluzione. Questo ha permesso di individuare i parametri utili da scandagliare (appunto, quella trentina); dopodiché si è iniziato a impiegare un comune smartphone e si è scoperto che la resa era più che adeguata. All’utente viene chiesto di sedersi e appoggiare lo smartphone sul tavolo di casa, procedere con la registrazione leggendo due proverbi e una serie di vocali sostenute, tossire e infine inviare il tutto. “Dai 210 casi dello studio adesso abbiamo raggiunto il quadruplo e più aumenteranno nel tempo, più il nostro sistema diventerà accurato”, sottolinea Saggio. “La partita si gioca abbinando diversi algoritmi di intelligenza artificiale, mixandoli insomma. Poi il machine learning di fronte a eventuali errori corregge il tiro”.

Ovviamente il tema delle varianti Covid è cruciale. “Stiamo indagando, ma possiamo già anticipare che il sistema continua a funzionare. Semplicemente il peso dei parametri è leggermente differente”, ha assicurato lo specialista.

La ricerca e i risultati raggiunti non sarebbero stati possibili senza l’apporto della startup spinoff dell’università VoiceWise, fondata dallo stesso professor Saggio. In questa sede infatti è stata sviluppata sia la web-app che la soluzione cloud che consente la gestione dei file audio, l’intervento dell’intelligenza artificiale, lo screening e la distribuzione degli esiti; il tutto in modalità criptata e nel pieno rispetto delle norme sulla privacy. “Sul cloud a ogni file corrisponde un codice alfanumerico cifrato, non ci sono riferimenti alle identità dei pazienti”, conclude Saggio. “Comunque siamo già al lavoro per lo sviluppo di una app per smartphone Android e iPhone. Siamo solo in attesa della certificazione CE e di quella come presidio medico”.