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AI也许成为新冠疫情传播的「终结者」?

AI也许成为新冠疫情传播的「终结者」?

后疫情时期,无症状感染者正成为疫情传播和复发的最大威胁,任何胸闷发热的症状都没有。

 

秋冬季又是流感等呼吸道传染病的高发期,稍稍咳一下都担心自己是不是中招了。

 

为了缓解这类担忧,或许可以让AI听听你的咳嗽声。

 

◎图片来源MIT官网

 

麻省理工学院(MIT)的研究团队最近在《IEEE医学与生物学工程学杂志》上发表的一篇论文表示,他们已经开发出能够识别COVID-19感染者咳嗽声的AI模型。

 

◎论文网址:

https://www.embs.org/ojemb/articles/covid-19-artificial-intelligence-diagnosis-using-only-cough-recordings/

 

从阿尔茨海默症检测到新冠检测

 

无症状感染者发出的咳嗽声和健康人是不一样的,其中细小的差异人耳无法分辨,但AI可以。

 

在医学领域,利用AI识别咳嗽声去检测疾病已不是什么新鲜事儿,比如检测哮喘、肺炎等。

 

早在疫情爆发之前,MIT研究团队已经在尝试利用AI分辨声音去诊断阿尔茨海默症(AD)早期患者。

 

而后当疫情蔓延,MIT研究科学家Brian Subirana开始思考这个AI模型是不是也能用来诊断COVID-19呢?

 

因为越来越多的证据表明,新冠感染者会发生一些与AD患者类似的神经系统症状,譬如暂时性神经肌肉损伤。

 

于是Subirana尝试在COVID-19咳嗽数据集上训练了阿尔茨海默症AI模型,结果发现该AI模型不仅可以识别出COVID-19感染者,而且对无症状感染者的识别率更高。

 

无症状感染者识别率100%

 

早在今年四月,MIT研究团队便建立了一个咳嗽数据收集的公开网站,人们可以通过手机等设备自愿提交咳嗽录音。

 

◎网址:https://opensigma.mit.edu

 

在测试截止前,该网站收集了约有20万份咳嗽音频样本,其中的2500个样本是已确诊患者提交的,包括一些无症状感染者。

 

Subirana称:「在医疗领域,这是有史以来最大的咳嗽数据库。」

 

研究团队使用2500个感染者的音频样本,以及另外2500个随机样本,对AI模型进行训练。

 

然后利用其余的1000个录音作为检测数据,来查看该模型是否能准确分辨出COVID-19患者和健康人的咳嗽。

 

结果发现该AI模型识别COVID-19患者的准确率高达98.5%,更是能100%检测出无症状感染者。

 

MIT研究团队计划将此技术做成「初步诊断」COVID-19的App,若是身体不适引起咳嗽时,先让它听一听,自己心里也能大概有个底。

 

如果这个App获得FDA(美国食品药品监督管理局)批准并被大规模采用的话,那它可能会成为一个免费、便捷的「预筛」工具,用于识别可能对COVID-19无症状的人。

 

人们可以每天登录,或者在出入公共场合之前使用这个App检测一下,就可以快速得到是否可能已经感染的信息。

 

有点类似于「体温计」的存在。

 

虽然人工智能并不能真正取代核酸检测,但有了这么一个可以「预筛」的工具,稍微缓解一点咳嗽者的心理压力也是极好。

 

 

MIT官网:

https://news.mit.edu/2020/covid-19-cough-cellphone-detection-1029

編輯: Thea 2020.11.18
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