Sztuczna inteligencja wykrywa bezobjawowe zakażenia COVID-19. Wystarczy zakaszleć do słuchawki
Model sztucznej inteligencji ma wykrywać bezobjawowe zakażenia COVID-19. Diagnozę będzie można postawić na podstawie kaszlu zarejestrowanego przez telefon komórkowy.
Naukowcy z Massachusetts Institute of Technology twierdzą, że wynaleźli model sztucznej inteligencji, który wykrywa bezobjawowe zakażenie koronawirusem. Wystarczy, by przeanalizowała dźwięk kaszlu. Teraz zespół chce stworzyć aplikację na smartfony.
Sztuczna inteligencja ma wykryć bezobjawowe zakażenia COVID-19
Chorzy, którzy nie mają żadnych dostrzegalnych objawów koronawirusa, mogą nieświadomie przenosić infekcję na innych. Jak twierdzą badacze, osoby bezobjawowe mogą różnić się od osób zdrowych sposobem kaszlu. Subtelne różnice między osobami zdrowymi i chorymi ma wychwycić sztuczna inteligencja.
Badacze z Massachusetts opublikowali swoje badania w "IEEE Journal of Engineering in Medicine and Biology". Jak informują, wyszkolili model sztucznej inteligencji na dziesiątkach tysięcy próbek kaszlu, które ludzie dobrowolnie przesyłali do instytutu badawczego. Jak wynika z opublikowanych analiz, roboty w fazie testów zidentyfikowały 98,5 proc. kaszlu u osób, u których potwierdzono obecność COVID-19, w tym 100 proc. próbek od osób bezobjawowych, czyli tych, które zgłosiły, że nie mają objawów, ale mają pozytywny wynik testu na obecność koronawirusa.
Obecnie trwają szeroko zakrojone prace, dzięki, którym zostanie stworzona przyjazna dla użytkowników aplikacja, które docelowo ma się stać darmowym, wygodnym i nieinwazyjnym narzędziem do wstępnego rozpoznania i identyfikowania osób bezobjawowych.
Według wstępnych założeń, użytkownicy aplikacji mogliby logować się codziennie, kaszleć do telefonu i natychmiast uzyskiwać informacje o tym, czy są zarażeni, czy nie.
Skuteczne wdrożenie tego grupowego narzędzia diagnostycznego mogłoby ograniczyć rozprzestrzenianie się pandemii, gdyby wszyscy go użyli przed udaniem się do szkół, zakładów pracy czy do restauracj.
- mówi Brian Subirana z MIT, współautor badań.
Wcześniej grupy naukowców testowały algorytmy do prób identyfikowania różnych chorób, jak zapalenie płuc, astma czy nawet choroba Alzheimera, którego objawy są związane nie tylko z pogorszeniem pamięci, ale degeneracją nerwowo-mięśniową, która wpływa na osłabienie strun głosowych.
Do tej pory naukowcy zebrali ponad 70 000 nagrań i ok. 200 000 próbek dźwiękowych wymuszonego kaszlu, co według autorów badania jest "największym zbiorem danych dotyczących kaszlu, jakie znamy". Około 2500 nagrań zostało przesłanych przez osoby, u których potwierdzono obecność Covid-19, w tym osoby bezobjawowe.
Inny algorytm napisał piosenkę na podstawie analizy utworów Metalliki. a fan zespołu skomponował do niej muzykę. Sprawdźcie, czy brzmi jak brakujący numer "Kill'em All"?
Źródło: dzienniknaukowy.pl
Zobacz również: Sztuczna inteligencja stworzyła utwór w stylu Nirvany. Posłuchaj "Smother"
Oceń artykuł
