新冠病毒可以通过语音、手机、人工智能等直接检测到。这一证实得到了一组意大利研究人员的支持，该研究在例行的同行评议之后，于11月底发表在科学期刊《声音杂志》(journal of Voice)上。他在几个月前指出，Pavia国家癌症研究中心主任、病毒学家Giovanni Maga指出，这种带有抗原的鼻拭子——药店快速法——的假阴性率为20-30%。
“甚至波士顿麻省理工学院的一项研究也估计，鼻拭子的平均准确率在40%至86%之间，而我们的系统达到了90%;在未来，由于机器学习，我们会做得更好。他向意大利科技公司Tor Vergata大学电子学教授John Wise解释道。
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世界上已经有至少5到6个现实关注声音作为一种筛选各种病理的工具。意大利的一项基于机器学习的语音评估研究，用于检测阳性和康复的COVID-19患者，然而，它是基于一项专利和Tor Vergata和Pavia等学术机构和医院的医生和专家进行的工作，包括IRCCS polilinico San Matteo和Ospedale dei Castelli ASL Roma 6。
“我不喜欢用诊断这个词，”Saggio强调说，“我和我的工程同事开发的算法强调的是筛选，后来才变成诊断，因为在我们小组中也有几个专家医生，包括Antonio Pisani教授，蒙迪诺IRCCS基金会运动障碍研究中心主任，帕维亚大学神经病学正教授。我们局限于检测声音中的那些异常，这些异常可以清楚地表明你是健康的、感染了Covid还是患有长时间的Covid”。
在实践中，通过记录一个人的声音，可以分析三个领域:随着时间的变化，频率和查询的变化，或者频率的频率有多高。“分析可以突出某些特性，与其他特性相比，如基频、谐波、高达6370个元素的信噪比。但是，那些我们感兴趣的，并且会随着新冠病毒或其他疾病的变化而变化的，最多也就30种左右。”
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人工智能算法实际上是从录音中推断出关键参数及其关系。在此之后，就有可能确定Covid的阳性和阴性的可靠百分比。“不仅。我们也能检测到在康复患者身上发生的副作用。特别是在帕多瓦的医院，根据超声分析，他们为康复者确定了三个亚组:肺纤维化和肺受累低于3%、20%和50%的患者。我们谈论的是可以在几周、几个月或更长时间内重新吸收的疤痕。”
华伦天奴手表有人可能会想，声音怎么会受到病理的制约;答案就在于产生声音的元素。想想整个呼吸系统和相关的肌肉成分。这有点像从咳嗽中理解你的孩子是否患有支气管炎或普通感冒。“2009年，我开始与印度同事研究这一课题，重点关注黄热病和结核病。我再也没有继续患帕金森氏症、发音困难、吞咽困难，现在又患上了新冠肺炎。所有的病理反映在声音或多或少的明显信号中，并体现在这30个关键参数的层次权重中。例如，帕金森氏症患者的气道中没有证据，但肌肉部分以一种可识别的模式间接影响呼吸”。
在研究的初始阶段，在受控环境中使用专业麦克风和录音系统来获取高分辨率的音频样本。这使得识别有用的参数成为可能(实际上是Trentino);之后，我们用了一部普通的智能手机，结果发现这个产量已经足够了。用户需要坐下来，把智能手机放在家里的桌子上，通过阅读两句谚语和一系列持续元音，然后开始注册，咳嗽，最后把整句话发送出去。Saggio说:“从研究中的210个案例到现在的四倍，随着时间的推移，它们增加的越多，我们的系统就会变得越准确。”简而言之，这款游戏结合了不同的人工智能算法。当出现任何错误时，机器学习就会校正镜头。”
显然，新冠病毒变体的主题至关重要。“我们正在调查，但我们已经可以预期，该系统将继续工作。只是参数的权重略有不同”，专家保证说。
如果没有萨吉奥教授自己创办的VoiceWise大学衍生公司的贡献，这项研究和取得的成果是不可能实现的。事实上，无论是网络应用，解决方案云，允许管理音频文件，人工智能的干预，筛选和分发结果;全部采用加密模式，完全符合隐私规定。Saggio总结道:“在云端，每个文件都对应一个加密的字母数字代码海峡两岸最新一期今日，没有涉及到病人的身份。”“然而，我们已经在努力为每台安卓手机和iPhone手机开发一款应用程序。我们只是在等待CE认证，作为一个医疗设备。”
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