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】
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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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