Изследователи от Масачузетски технологичен институт (MIT) са научили изкуствения интелект да разпознава коронавирусна инфекция по звука на кашлица, предаде Deutsche Welle.
Ще можем ли да се тестваме всяка сутрин, когато кашляме, дали сме носители на короновирусна инфекция чрез смартфоните си?
Фактът, че смартфоните знаят ужасно много за нас, не е нищо ново. И много хора отдавна са приели, че техните устройства – или по-точно доставчиците зад приложенията, които те използват – вероятно са научили повече за тях, отколкото потребителите знаят.
Скоро може да бъде пуснато ново приложение, което ще позволи на потребителите да диагностицират асимптоматична коронавирусна инфекция въз основа на звука от тяхната кашлица или говорене.
Въпреки че „AI технологията“ вече се е доказала, че е в състояние да идентифицира кашлицата на заразените индивиди, тя все още трябва да бъде подобрена, за да избегне погрешно диагностициране на неинфектираните хора. Ако това се случи, приложението в един момент може да допълни съществуващото вече в Германия приложение за проследяване на коронавирус, което проследява контактните хора на заразените.
Трима компютърни учени от Масачузетския технологичен институт (MIT) излязоха с идеята да използват звуков анализ за откриване на инфекции. Jordi Lugarta, Ferran Hueto и Brian Subriana направиха звукови записи на 5320 души през април и май – и двамата участници, заразени с коронавирус, и участници без. В допълнение към кашлящите звуци, те анализираха речта. Първо, изследователите подадоха звуковите данни на 4256 участници в компютъра, който ги анализира с помощта на конволюционна невронна мрежа.
Изследователите търсели акустични биомаркери. Те включват някои характерни черти в звуците, които те вече са открили в по-ранни проучвания върху пациенти с Алцхаймер. След това тестваха наученото от машинните проби на останалите 1064 участници в изследването.
„За асимптоматични субекти приложението постига чувствителност от 100% със специфичност от 83,2%“, съобщават авторите. Това би означавало, че всеки иначе потенциално неоткрит случай на COVID-19 е бил правилно диагностициран. Почти всеки пети участник обаче получи фалшиво положително предупреждение.
С други думи, специфичността със сигурност ще трябва да бъде подобрена, за да стане такова приложение наистина работещо на практика. Ако се използва от голям брой хора всеки ден, огромният брой фалшиво положителни резултати може в противен случай бързо да доведе до повече работа в тестовите лаборатории на COVID-19 и да изчерпи капацитета им.
Възможно е обаче стойностите на специфичността да бъдат допълнително подобрени, ако компютрите се захранват с повече данни и научат повече за кашлящите звуци с технология за дълбоко обучение.
Учените от MIT предполагат, че методът може да се използва за ежедневно тестване на студенти, работници и служители в офиса. Ако се появи предупреждение, засегнатите хора все още могат да направят лабораторен тест, за да установят дали резултатът от приложението е правилен.
