Vyvíjí se aplikace pro chytré telefony pro detekci Covid-19 z hlasů lidí: jak to funguje

Aplikace pro chytré telefony dokáže přesně detekovat infekci Covid-19 v hlasech lidí pomocí umělé inteligence (AI), odhalili v pondělí vědci.

Tým tvrdil, že aplikace je přesnější než několik antigenních testů a je levná, rychlá a snadno použitelná, což znamená, že ji lze použít v zemích s nízkými příjmy, kde je testování PCR drahé a/nebo obtížně distribuovatelné.

"Slibné výsledky naznačují, že jednoduché hlasové nahrávky a vyladěné algoritmy umělé inteligence mohou potenciálně dosáhnout vysoké přesnosti při určování, kteří pacienti jsou infikováni Covid-19," řekl Wafaa Aljbawi, výzkumník z Institute for Data Sciences na Maastrichtské univerzitě v Nizozemsku. .

„Navíc umožňují vzdálené virtuální testování a mají dobu obratu méně než minutu. Daly by se použít například na vstupních místech na velká shromáždění, což by umožnilo rychlý screening populace,“ řekla na mezinárodním kongresu European Respiratory Society ve španělské Barceloně.

Infekce Covid-19 typicky postihuje horní dýchací cesty a hlasivky, což způsobuje změny v hlase člověka.

Aljbawi a jeho nadřízení se rozhodli prozkoumat, zda je možné použít AI k analýze hlasů k detekci Covid-19.

Použili data z crowdsourcované aplikace Covid-19 Sounds University of Cambridge, která obsahuje 893 zvukových ukázek od 4 352 zdravých a nezdravých účastníků, z nichž 308 bylo pozitivně testováno na Covid-19.

Výzkumníci použili techniku ​​analýzy hlasu zvanou Mel spektrogramová analýza, která identifikuje různé vlastnosti hlasu, jako je hlasitost, hlasitost a změny v průběhu času.

„Abychom odlišili hlas pacientů s Covid-19 od těch, kteří tuto nemoc neměli, vytvořili jsme různé modely umělé inteligence a vyhodnotili jsme, který z nich nejlépe funguje pro klasifikaci případů Covid-19,“ dodal Aljbawi.

Zjistili, že model zvaný dlouhodobá paměť (LSTM) překonal ostatní modely.

LSTM je založen na neuronových sítích, které napodobují fungování lidského mozku a rozpoznávají základní vztahy v datech.

Jeho celková přesnost byla 89 %, jeho schopnost správně detekovat pozitivní případy byla 89 % a jeho schopnost správně identifikovat negativní případy byla 83 %.

"Tyto výsledky ukazují významné zlepšení diagnostické přesnosti Covid-19 ve srovnání s nejmodernějšími testy, jako je test laterálního průtoku," řekl Aljbawi.

Vědci tvrdí, že jejich výsledky je třeba ověřit velkými čísly.

(Kromě názvu a titulního obrázku je zbytek tohoto článku IANS bez úprav)

Chcete-li získat další informace o technologiích, recenze produktů, funkce a vědecké aktualizace, pokračujte ve čtení Fun Academy.