Дослідження показало, що штучний інтелект виявляє заражених COVID - 19 людей по голосу
Модель ШІ точніше результатів експрес-аналізу на антигени, простіше і дешевше у використанні. Для діагностики COVID-19 потрібен лише мобільний додаток
Результати наукового дослідження про можливості ШІ при діагностиці Covid-19 по голосу були представлені сьогодні на Міжнародному конгресі Європейського респіраторного товариства в Барселоні. Вчені вважають, що точність, оперативність, дешевизна і простота діагностики дозволяють її використовувати в країнах з низьким рівнем доходу, де ПЛР-тести дорогі, пише News Medical Life Sciences 5 вересня 2022 року.
Точність нового методу оцінюється в 89%
Співробітник Інституту науки про дані університету Маастрихта в Нідерландах Вафаа Альджбаві, виступаючи на Конгресі, повідомила, що штучний інтелект був точним у 89 випадках із 100, тоді як точність тестів бічного потоку сильно змінювалася залежно від марки. Крім того, експрес-тести виявилися значно менш точними при виявленні вірусу COVID у безсимптомних носіїв.
Результати багатообіцяючі, свідчать про те, що звичайні записи голосів і налагоджені алгоритми ШІ потенційно зможуть з високою ймовірність визначити, хто з пацієнтів інфікований коронавірусом. До того ж, такі тести безкоштовні, прості в інтерпретації, дозволяють перевіряти пацієнтів на наявність вірусу віддалено менше ніж за хвилину. Вафаа Альджбаві акцентувала увагу на тому, що метод ШІ можна використовувати в пунктах скупчення великих груп людей (аеропорти, вокзали, торгові центри) для скринінгу населення.
Дослідники використовували аналіз спектрограми Mel
Коронавірусна інфекція зазвичай вражає верхні дихальні шляхи та голосові зв'язки, через що голос людини змінюється. Пані Альджбаві та її колеги, пульмонолог медцентру університету Маастрихта самі Саймонс і доктор Вісара Урові з Інституту науки про дані, в ході дослідження з'ясували, чи можливо використовувати ШІ для аналізу записів голосів з метою виявлення COVID-19.
Вони скористалися даними Додатки COVID-19 Sounds, розроблений Кембриджським університетом, який містить 893 аудіозаписи 4352 здорових та хворих учасників. У 308 з них тест на коронавірусну інфекцію був позитивним.
Для проведення діагностики користувач повинен встановити додаток на смартфон, відповісти на стандартні питання про вік, стать, куріння. Потім йому потрібно тричі кашлянути, зробити 3-5 глибоких вдихів і видихів ротом, тричі прочитати коротке речення з екрану і все це записати для подальшого дослідження.
Вчені аналізують голос користувача методом Mel-спектрограми: визначають гучність, висоту звуків та інші характеристики. Для оцінки голосів пацієнтів і діагностики COVID-19 дослідники побудували кілька моделей штучного інтелекту і випробували все. З'ясувалося, що модель LSTM перевершує інші. Вона заснована на нейронних мережах, що імітують роботу людського мозку, працює з послідовностями і моделює сигнали протягом певного часу.
Результати тестування показали, що загальна точність моделі склала 89%, а здатність ідентифікувати негативні показники (специфічність) коронавірусу — 83%. Для порівняння, чутливість тесту бічного потоку всього 56%, але у нього більш високий рівень специфічності — 99,5%.
Іншими словами, модель ШІ LSTM могла б пропустити 11 з 100 випадків заражень, в той час як експрес-тест — 44 з 100 випадків. Висока специфічність останнього означає, що лише один пацієнт із 100 матиме хибнопозитивний результат на COVID-19, тоді як тест LSTM помилково діагностує позитивний результат у 17 із 100 неінфікованих людей.
Дослідники вважають, що для підтвердження результату їм потрібно дослідити більшу кількість голосів. З моменту старту проекту вони зібрали 53449 аудіозаписів від 36116 учасників. Ці дані будуть використані для подальшої перевірки моделі ШІ та її вдосконалення.
Раніше «WorldBank.org.ua» розповів про те, що дослідники заявляють, що 58% інфекційних захворювань пов'язані зі зміною клімату.
