L’intelligenza artificiale sta rapidamente trasformando il modo in cui vengono diagnosticati molti problemi di salute, e uno degli sviluppi più recenti riguarda la capacità di individuare malattie polmonari come la tubercolosi semplicemente ascoltando il suono della tosse.
Questa innovazione, sviluppata grazie alla collaborazione tra Google e la startup indiana Salcit Technologies, utilizza un modello di IA chiamato Health Acoustics Representation (HeAR), addestrato su una vasta banca dati di suoni respiratori raccolti da tutto il mondo.
Google ha addestrato il modello HeAR su circa 300 milioni di frammenti audio di due secondi che includono tosse, starnuti, respiro e soffi nasali. Di questi, 100 milioni sono campioni di tosse, utilizzati per individuare le caratteristiche sonore di un sistema respiratorio sano. L’IA, analizzando questi dati, è in grado di identificare anomalie che potrebbero indicare la presenza di malattie respiratorie, come la tubercolosi.
La startup Salcit Technologies, che ha sviluppato l’app Swaasa, permette agli utenti di registrare un file audio del proprio colpo di tosse utilizzando il microfono del loro smartphone. Questo audio viene poi confrontato con un database di tosse per individuare eventuali segnali della malattia.
Grazie alla collaborazione con Google e all’integrazione del modello HeAR, l’efficacia di Swaasa nel rilevare precocemente la tubercolosi dovrebbe migliorare significativamente, offrendo uno strumento potente per la diagnosi precoce.
La tubercolosi rimane una delle principali cause di morte nel mondo, con 1,3 milioni di decessi nel 2022, e l’India rappresenta circa il 25% di queste morti. L’importanza di una diagnosi precoce è cruciale per contenere la malattia e avviare trattamenti tempestivi.
Ma la tecnologia di rilevamento delle malattie tramite IA non si ferma qui. Modelli simili sono già utilizzati per lo screening precoce di tumori, come il cancro al seno, e altre malattie croniche come la miopia e le malattie cardiache. Senza dimenticare che l’IA si è già dimostrata utile nella scoperta di antibiotici e nella progettazione di anticorpi.
I radiologi, ad esempio, stanno già impiegando strumenti di IA generativa per velocizzare l’analisi delle immagini mediche. Inoltre, recenti studi hanno dimostrato che l’IA può persino prevedere con una precisione sorprendente, fino al 98,5%, se un bambino sarà diagnosticato con autismo analizzando le scansioni MRI.
L’integrazione dell’intelligenza artificiale nella sanità sta aprendo nuove prospettive per la diagnosi precoce e la prevenzione delle malattie, con il potenziale di salvare milioni di vite in tutto il mondo. Ma mentre la tecnologia può identificare i primi segnali di allarme, il passo successivo, quello della diagnosi e del trattamento, resta nelle mani esperte dei professionisti della salute.
