ИИ со 100% точностью определяет COVID-19 по кашлю

Технология уже доказала свою эффективность и теперь ученые работают над мобильным приложением, чтобы любой человек мог покашлять в смартфон и мгновенно получить диагноз. Как и полагается при работе нейросети, учёные не могут объяснить, по каким именно параметрам она вычисляет болезнь, но делает она это безошибочно.

Основой нового диагностического инструмента стал алгоритм, который ученые из Массачусетского технологического института разрабатывали для определения признаков болезни Альцгеймера. Данное заболевание связано с нервно-мышечной деградацией и с помощью ИИ ученые стремились оценивать по речи и кашлю ослабление голосовых связок. Они достигли высоких результатов в этом отношении, но пандемия COVID-19 заставила ученых посмотреть на свою разработку с другой стороны. Стало понятно, что некоторые пациенты с COVID-19 могут испытывать схожие неврологические симптомы, поэтому алгоритм решили адаптировать для диагностики коронавирусной инфекции.

Данные собирали онлайн. Любой желающий мог заполнить анкету и отправить аудиозапись своего кашля и речи независимо от наличия установленного диагноза COVID-19. Различия в кашле невозможно расшифровать человеку, однако ИИ смог точно определять и классифицировать все случаи.

ИИ с 98,5% точностью идентифицировал по кашлю пациентов с COVID-19, в том числе 100% бессимптомных носителей SARS-CoV-2. Постановка диагноза базировалась на четырех биомаркерах по аналогии с обследованием при болезни Альцгеймера — силе голосовых связок, эмоциональному тону речи, характеристикам дыхания и мышечной деградации.

«Мы думаем, что воспроизведение звуков меняется при наличии COVID-19 даже если не наблюдается симптомов», — объясняют ученые особенности анализа ИИ.

В настоящее время команда работает над созданием бесплатного приложения для предварительного тестирования на COVID-19. Например, перед походом в ресторан, офис и другие общественные места. В более отдаленной перспективе они рассматривают интеграцию ИИ в динамики смартфона или другие устройства, чтобы система в фоновом режиме могла ежедневно сообщать о рисках бессимптомного носительства.

источник