Un algoritmo sviluppato negli Stati Uniti ha identificato correttamente le persone con Covid-19 solo dal suono dei loro colpi di tosse. Nei test, l'esperimento ha raggiunto un tasso di successo del 98,5% tra le persone che avevano ricevuto un risultato ufficiale positivo al test del coronavirus, salendo al 100% in coloro che non avevano altri sintomi. I ricercatori avrebbero bisogno di un'approvazione normativa per svilupparlo in un'app. Hanno detto che la differenza cruciale nel suono di una tosse asintomatica di un paziente Covid non poteva essere ascoltata dalle orecchie umane. "Test pool", l'algoritmo di intelligenza artificiale (AI), è stato ideato presso il laboratorio del Massachusetts Institute of Technology (MIT). Lo scienziato del MIT Brian Subirana, coautore dell'articolo, pubblicato sull'IEEE Journal of Engineering in Medicine and Biology, ha dichiarato: «Il modo in cui produci cambiamenti sonori quando hai Covid, anche se sei asintomatico, è abbastanza evidente».

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Diverse organizzazioni, tra cui l'Università di Cambridge, la Carnegie Mellon University e la start-up sanitaria britannica Novoic, hanno lavorato a progetti simili. A luglio, il progetto “Covid-19 Sounds” di Cambridge ha riportato una percentuale di successo dell'80% nell'identificazione di casi di coronavirus positivi sulla base di una combinazione di suoni di respiro e tosse. A maggio, aveva un set di dati di 459 suoni di campioni di tosse e respiro inviati da 378 membri del pubblico e sostiene che ora ha circa 30.000 registrazioni. Ma il laboratorio ha raccolto circa 70.000 campioni audio contenenti ciascuno un certo numero di colpi di tosse. Di questi, 2.500 provengono da persone con casi confermati di coronavirus. L'esperto di intelligenza artificiale Calum Chace ha descritto l'algoritmo come «un classico pezzo di intelligenza artificiale».