麻省理工研发AI模型靠分析咳嗽声找出新冠肺炎患者

麻省理工的科研团队早前在生物医药期刊《IEEE Journal of Engineering in Medicine and Biology》发布文章,表示开发了一个可以靠咳声,找出新冠肺炎患者的人工智能模型,只要集成到手机程序或智能扬声器,就能够非常简单地进行测试。

麻省理工收集了约20万个,来自7万名志愿者的咳嗽声,他们需要以手机录下干咳声,并且填写有关症状的调查,是否有感染新冠肺炎和其他详情。结果团队选取了2,500确诊感染的志愿者的咳嗽声样本,配合另外2,500个随机的样本,去训练和测试人工智能模型。

该人工智能模型在辨认新冠肺炎确诊者的咳嗽声时,准确度为98.5%;而无症状咳嗽者的准确度更加是100%。该人工智能框架会通过声带强度、情绪、肺部和呼吸反应,还有因为新冠肺炎的肌肉降解4项生物标记。麻省理工科研团队会将程序免费提供,并且与多间医院合作,希望可以扩大咳嗽声数据库,进一步训练人工智能。

来源:IEEE Xplore

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