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MIT研发可辨别新冠病毒的AI模型：凭咳嗽声检测

今年九月，麻省理工学院（MIT）的研究人员发表了题为《COVID-19 Artificial Intelligence Diagnosis using only Cough Recordings》（仅使用咳嗽记录进行 COVID-19 人工智能诊断）的论文，文中发现新冠病毒患者的咳嗽声与健康人不一样 。
普通的新冠病毒患者在得病之后会伴随咳嗽、流鼻涕、发烧等症状，他们往往较为容易追踪和检测；相反没有明显症状的患者却能够隐藏在人群中很难被识别，因为他们不知道自己有没有患病 。然而 MIT 似乎找到了高效识别无症状患者的方法 。
MIT 提供的模型只需要一段简单的咳嗽声，就能检测出受测者是否感染新冠病毒，无需依靠之前明显的特征 。这是因为 AI 模型能够辨别新冠病毒患者和健康人之间咳嗽声的差异，而人耳不行、即使是专业的医护人员 。
该研究成果发表在《IEEE 医学和生物学工程杂志》上，并得到了广泛的关注 。
这项技术可以应用于大规模 COVID-19 无症状筛查工具，并具有实时性和可分发性 。目前，该工具可在办公场所和公共区域重新开放时，对办公人员和公众进行日常筛查，并迅速掌握当前群体中的疫情状况 。
同时，该项研究成果也同步提交到了 FDA 和其他监管机构，如获得批准，与之相关的应用程序将免费用于大规模人群筛查 。
1、基于声学生物标记特征的 AI 语音处理模型
研究中所使用的 AI 模型提取了咳嗽记录的音频特征（梅尔频率倒谱系数），并将它输入到神经网络（卷积神经网络，CNN）中，学习新冠病毒患者与健康人之间的咳嗽差异 。
正如 Subirana 在文中解释说：“说话声和咳嗽声都会随着声带及周围器官的变化而改变 。这意味着你在说话时，说话的一部分就像是咳嗽，反之亦然 。”
其实，利用 AI 模型研究声学特征并不是首例 。早在疫情爆发之前，MIT 研究团队已经在尝试利用 AI 分辨声音来诊断阿尔茨海默症（AD）早期的患者 。也正是这项研究，使得他们发现了识别 COVID-19 无症状感染者的可能性，并提供了 AI 算法支持 。
【MIT研发可辨别新冠病毒的AI模型：凭咳嗽声检测】

MIT研发可辨别新冠病毒的AI模型：凭咳嗽声检测

文章插图
由此可见，新冠病毒患者即时没有明显症状，其声音也会发生明显的变化 。同时，该 AI 模型可以通过这一变化有效地识别出无症状感染者 。
与目前唯一已实施的筛查方法（测量体温）相比，只有 45％的轻中度新冠病毒患者有发烧（体温升高）的症状 。如果将 MIT 提供的技术应用于每日检查中，会有不错的提升 。
目前，MIT 的团队正在与相关企业合作将该 AI 模型整合到手机应用程序（App）中，以便人们方便地对疾病风险进行初步评估 。
同时，为了训练和增强 AI 模型的准确性，研究人员也与世界各地的多家医院合作，以收集更大、更多样化的咳嗽记录集，并提供到后续的模型训练中 。
正如文中所叙述的那样，新兴的人工智能技术正在也将被应用于更多的领域当中 。可以是用来发现无症状感染者，遏制新冠病毒的传播，也可以是识别和检测早期阿尔兹海默症患者，进行及时的治疗……
原文标题：仅凭咳嗽声就可100%检测出新冠病毒患者？MIT研发可辨别新冠病毒的AI模型
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责任编辑：haq
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