Il coronavirus insegna: un sistema AI per analizzare il suono dei colpi di tosse e tracciare le epidemie

Il periodo di emergenza e crisi che tutto il mondo sta attraversando a causa della diffusione della pandemia COVID-19 è anche occasione per provare a capire come meglio affrontare situazioni di questo tipo se, in futuro, dovessero malauguratamente ripresentarsi.

Fortunatamente oggi abbiamo a disposizione tecnologie e strumenti che ci permettono di ideare e immaginare soluzioni impensabili anche solo fino a poco tempo fa, e spesso è proprio nei momenti di difficoltà dove la creatività e la fantasia prende il sopravvento, come ad esempio il caso della maschera da snorkeling adattata a respiratore d'emergenza grazie ad un elemento realizzato con la stampa 3D frutto dell'ingegno del Dott. Renato Favero, ex primario dell’Ospedale di Gardone Valtrompia, in provincia di Brescia.

Oltreoceano invece, presso l'Università del Massachussets Amherst si studia la realizzazione di un sistema basato su intelligenza artificiale che combinando i suoni dei colpi di tosse registrati in luoghi pubblici e la presenza di assembramenti di persone possa fornire una serie di dati utili a prevedere il progresso e la diffusione di un'infezione contagiosa i cui sintomi coinvolgano problemi resporatori.

Tauhidur Tahman, ricercatore che si sta occupando del progetto battezzato FluSense, commenta: "Da lungo tempo mi interesso ai suoni non verbali del corpo umano. Penso che essere in grado di catturare i suoni dei colpi di tosse o degli starnuti nei luoghi pubblici dove le persone naturalmente si raccolgono, ci permetta di utilizzarli come nuova fonte di dati per prevedere i trend epidemiologici". Si tratterebbe pertanto di avere a disposizione un nuovo tipo di informazioni che potrebbero contribuire a meglio orientare la risposta degli sforzi dei sistemi sanitari nei confronti di un'epidemia o una pandemia e attuare più tempestivamente o in maniera più mirata allocazione di materiale medico, restrizioni di viaggio e, quando vi sia la disponibilità, campagne di vaccinazione.

FluSense si basa su un dispositivo che prevede una serie di microfoni e una termocamera per rilevare il calore del corpo ed individuare così il numero di persone presente in un ambiente. Il tutto viene gestito tramite una scheda Raspberry Pi, collegata ad una rete neurale capace di riconoscere i suoni dei colpi di tosse. Il sistema conta il numero dei colpi di tosse e il numero delle persone per elaborare una stima sulla diffusione di una possibile infezione.

Per mettere alla prova FluSense, i ricercatori hanno inserito la componentistica hardware all'interno di un contenitore delle dimensioni di un dizionario, realizzando in tutto quattro dispositivi che hanno poi collocato in altrettante sale d'attesa dell'ospedale universitario. Nel corso di sette mesi il sistema ha analizzato più di 350 mila immagini termiche e 21 milioni di clip audio, mostrando un'accuratezza dell'81% nell'identificare i colpi di tosse. Il risultato è buono, ma è solo un punto di partenza: sarà necessario ulteriore lavoro di affinamento perché il sistema possa funzionare anche in altri luoghi. E' inverosimile che questo progetto possa essere ultimato e pienamente operativo per affrontare l'attuale pandemia COVID-19, ma potrebbe essere pronto per prevenire future epidemie.