MIT出奇招:AI可通过咳嗽声来识别新冠 尤其是无症状患者

财联社(上海,编辑 黄君芝)讯,随着冬季的临近,全球疫情再度爆发,再加之越来越多的感染者呈现“无症状”,防疫管控工作也难上加难。不过近日,麻省理工学院(MIT)的研究团队似乎找到了解决之法。

据报道,MIT的一支研究团队正试图通过分析咳嗽中隐含的独特模式,来可靠预测某人是否正处于新冠肺炎感染的早期阶段。若进展顺利,它将很有希望推出一款基于机器学习的AI预警系统。

众所周知,经验丰富的医生可以通过咳嗽声来判断患者的呼吸道症状。而人工智能(AI)模型已经被用来检测诸如肺炎、哮喘甚至神经肌肉疾病的情况,这些疾病患者的咳嗽方式都会有所不同。

早在新冠病毒大流行之前,MIT研究人员Brian Subirana甚至宣称咳嗽可以帮助预测阿尔茨海默氏症。而近期,Subirana又将疾病可能改变患者咳嗽模式的研究方向,放在了新冠肺炎的早期分析检测上。

有了研究方向,Subirana就和他的团队创建了一个迄今为止最大的咳嗽研究数据库,并通过数千份样本来训练其AI模型,最新的研究进展也于近日刊登在了 IEEE(电气电子工程师学会)期刊上。

具体而言,该AI模型似乎已经具备了基于声音强度、情绪、肺和呼吸功能、以及肌肉退化的细微模式变化,来分析和识别出新冠肺炎无症状感染者的能力。据称,该模型在聆听确诊病例的录音时准确率可达98.5%,在聆听无症状患者咳嗽的录音时准确率更是高达100%。而且该模型的特异性也已分别达到83%和94%,也就是说基本没有大量的假阳性或假阴性报告。

“我们认为这表明当你患有新冠肺炎时,你产生声音的方式会发生变化,即使你没有症状。”Subirana表示,并提醒人们称,“尽管该系统擅长于非健康咳嗽的监测,但大家还是不要轻易将之视作确诊的权威工具。”

据悉,该团队正在与多家医院展开合作,从而建立更多样化的数据库。如果能够获得 FDA 的批准,研究团队还有望与私营企业合作开发一款工具App,以推广这项技术的使用。该团队建议,这种咳嗽分析可以应用到智能扬声器和数字助手中,以便日常评估。

“如果每个人在去教室,工厂或餐厅之前都使用这种诊断工具,则该诊断工具就可以帮助有效减缓大流行的蔓延。”Subirana补充道。

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