Polmonite-Immagine Credit Public Domain-
La polmonite, un’infezione che infiamma le sacche d’aria in uno o entrambi i polmoni, rappresenta circa il 14% di tutti i decessi nei bambini sotto i 5 anni, uccidendo oltre 700.000 bambini all’anno. La maggior parte degli adulti guarisce dalla polmonite, specialmente con il trattamento, ma per i bambini e per le persone con un sistema immunitario meno potente, può essere una malattia devastante, specialmente nelle parti meno sviluppate del mondo, dove le opzioni di trattamento possono essere scarse.
Inutile dire che una diagnosi precoce, rapida ed economica della polmonite potrebbe fare una grande differenza. Attualmente, la diagnosi di polmonite viene solitamente eseguita tramite esami del sangue e scansioni del torace, ma questi possono essere costosi e richiedere molto tempo e un medico deve sospettare la polmonite per richiederli. Ma potrebbe esserci un segno rivelatore di polmonite che può essere utilizzato per diagnosticare la malattia senza nessuno di questi: la tosse.
Tossisci in questo algoritmo
La tosse da polmonite non è come le altre tosse, perché la malattia è accompagnata da un’infiammazione dei polmoni che modifica l’onda d’aria proveniente da un suono. Per gli esseri umani, è difficile cogliere la differenza. Ma con l’aiuto di apparecchiature elettroniche specializzate e un algoritmo per supervisionare il processo, si può fare.
Al 183esimo meeting dell’Acoustical Society of America, Jin Yong Jeon della Hanyang University ha presentato un algoritmo di apprendimento automatico che fa proprio questo: identifica se un paziente ha la polmonite mediante un’analisi del suono della tosse. L’algoritmo di apprendimento automatico viene prima addestrato per differenziare la tosse da polmonite da tosse da fonti diverse da polmonite e poi, una volta che diventa sufficientemente competente, viene utilizzato per la diagnosi.
Non è la prima volta che viene sviluppato qualcosa del genere. Diversi altri gruppi di ricerca hanno lavorato alla diagnosi della polmonite o al monitoraggio della salute polmonare, a volte con un semplice microfono per smartphone. Combinando sensori economici e algoritmi intelligenti, i ricercatori vogliono creare nuovi modi per diagnosticare le malattie in modo economico ed efficace.
In questo caso, Jeon e colleghi hanno arricchito le registrazioni con le risposte all’impulso della stanza, che misurano il modo in cui l’acustica di uno spazio influenza le diverse frequenze sonore. Combinando questo con i suoni della tosse registrati, l’algoritmo può funzionare in modo più efficiente in qualsiasi ambiente. Nel complesso, i ricercatori sono stati in grado di ottenere un’accuratezza del 97,5% per il set di dati. “La diagnosi automatica di una condizione di salute attraverso informazioni sui suoni della tosse che si verificano continuamente durante la vita quotidiana faciliterà il trattamento non faccia a faccia“, ha affermato Jeon. “Sarà anche possibile ridurre le spese mediche complessive”.
Vedi anche:Ivacaftor può curare la polmonite indipendendemente dal patogeno
Già una società ha espresso l’intenzione di utilizzare l’algoritmo per il monitoraggio da remoto dei pazienti. Se potesse funzionare con attrezzature semplici, in qualsiasi ambiente, potrebbe fare un’enorme differenza per i milioni di pazienti vulnerabili che ogni anno si ammalano di polmonite. “Il nostro team di ricerca sta pianificando di automatizzare ogni processo passo dopo passo attualmente eseguito manualmente, per migliorare la convenienza e l’applicabilità”, ha affermato Jeon.
La diagnosi di polmonite è tutt’altro che un caso isolato. L’intelligenza artificiale sta svolgendo un ruolo sempre più importante nella diagnosi delle malattie. Dalle malattie cardiache e dal morbo di Parkinson alle malattie infantili, gli algoritmi si stanno dimostrando promettenti per aiutare i medici a fare una diagnosi, perché in definitiva l’obiettivo non è sostituire i medici, ma piuttosto integrare il loro lavoro e rendere più facile per loro arrivare a un conclusione.
Questo tipo di tecnologia potrebbe avere un impatto su diverse malattie per aiutare la diagnosi precoce e l’intervento. Per ora, tuttavia, il documento è stato presentato a una Conferenza e non è stato ancora sottoposto a revisione paritaria.
Fonte:ZMEScience
