研究者嘗試用AI通過咳嗽測新冠,或用于無癥狀感染識(shí)別?
根據(jù)《MIT News》消息:由于新冠肺炎無癥狀感染者沒有表現(xiàn)出明顯的疾病物理癥狀,因此,他們不太可能對(duì)病毒進(jìn)行檢測,并且可能在不知情的情況下將病毒傳染給其他人。美國麻省理工學(xué)院的研究人員發(fā)現(xiàn),無癥狀者的咳嗽方式可能與健康者不同,但是這些差異是人耳無法辨認(rèn)的,不過可以由人工智能來識(shí)別。因此,研究人員利用人工智能開發(fā)了一款軟件,能通過分析一個(gè)人的咳嗽來檢測是否感染了新冠病毒。在最近發(fā)表在《IEEE醫(yī)
原創(chuàng)
2020-11-03 09:20:28
來源:釘科技??

根據(jù)《MIT News》消息:由于新冠肺炎無癥狀感染者沒有表現(xiàn)出明顯的疾病物理癥狀,因此,他們不太可能對(duì)病毒進(jìn)行檢測,并且可能在不知情的情況下將病毒傳染給其他人。

圖片 1.png

美國麻省理工學(xué)院的研究人員發(fā)現(xiàn),無癥狀者的咳嗽方式可能與健康者不同,但是這些差異是人耳無法辨認(rèn)的,不過可以由人工智能來識(shí)別。因此,研究人員利用人工智能開發(fā)了一款軟件,能通過分析一個(gè)人的咳嗽來檢測是否感染了新冠病毒。

在最近發(fā)表在《IEEE醫(yī)學(xué)與生物學(xué)工程學(xué)雜志》上的一篇論文中,研究小組報(bào)告了一種AI模型,該模型能通過故意咳嗽的聲音將無癥狀的感染者與健康的個(gè)體區(qū)分開來。人們可以通過手機(jī)和筆記本電腦之類設(shè)備的瀏覽器自愿提交。

研究人員用成千上萬的咳嗽樣本和口語訓(xùn)練了該模型。據(jù)稱,該模型在聽確診為新冠患者的錄音時(shí)準(zhǔn)確率可達(dá)98.5%,無癥狀感染者咳嗽錄音的準(zhǔn)確率更高,為100%。

該小組目前正在致力于創(chuàng)建一個(gè)基于該AI模型的應(yīng)用程序,提供一種免費(fèi)、方便、無創(chuàng)的預(yù)篩查工具。該小組打算免費(fèi)向大眾推出,同時(shí)還將跟一些醫(yī)院合作以擴(kuò)大咳嗽記錄數(shù)據(jù),從而可以進(jìn)行進(jìn)一步的訓(xùn)練。用戶可以每天登錄,提供他們的咳嗽聲,并立即獲得有關(guān)他們是否可能被感染的信息。

麻省理工學(xué)院的科學(xué)家Brian Subirana表示:“如果每個(gè)人在去教室、工廠或餐廳之前都使用該診斷工具,則可以有效減少疫情的傳播?!?(釘科技根據(jù)《MIT News》消息編譯)

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