一款新人工智能模型 新AI工具“聽”咳嗽聲鑒別新冠肺炎

據(jù)美國趣味科學(xué)網(wǎng)站3日報(bào)道，麻省理工學(xué)院(MIT)研究人員稱，他們發(fā)明了一款新人工智能模型，可以通過傾聽健康人和新冠肺炎患者之間咳嗽的細(xì)微差別，發(fā)現(xiàn)新冠肺炎無癥狀病例。目前他們正對這一AI工具開展臨床測試，也已向美國食品和藥物監(jiān)督管理局(FDA)提出申請，希望能獲批作為新冠病毒篩查工具。

這一AI算法基于他們先前開發(fā)的用于檢測肺炎、哮喘甚至阿爾茨海默癥等疾病的模型，這些疾病會(huì)導(dǎo)致機(jī)體功能退化，如聲帶減弱和呼吸功能下降等。該研究負(fù)責(zé)人、MIT自動(dòng)識(shí)別實(shí)驗(yàn)室研究科學(xué)家布萊恩·蘇比拉納解釋說：“人們的說話和咳嗽聲會(huì)受到聲帶和周圍器官的影響，因此，人工智能可從咳嗽聲中獲得很多信息，包括人的性別、母語甚至情緒狀態(tài)等。”

研究人員首先創(chuàng)建了一個(gè)網(wǎng)站，健康志愿者和新冠肺炎患者可以使用手機(jī)或計(jì)算機(jī)記錄自己的咳嗽聲音。他們通過該網(wǎng)站收集了70000多份咳嗽聲音樣本，其中2660份來自新冠肺炎患者——不管有無癥狀。然后，他們使用其中4256份樣本訓(xùn)練AI模型，并使用1064份樣本測試該模型，以查看它能否識(shí)別出新冠肺炎患者與健康人之間的咳嗽差異。

他們發(fā)現(xiàn)，這款A(yù)I能識(shí)別與新冠肺炎特有的4個(gè)特征相關(guān)的咳嗽差異：肌肉退化、聲帶強(qiáng)度、情緒(例如懷疑和沮喪)、呼吸和肺功能。結(jié)果表明，該AI模型識(shí)別出新冠肺炎病患的準(zhǔn)確率為98.5%;識(shí)別出無癥狀感染者的準(zhǔn)確率為100%。

研究人員稱，該AI可以幫助發(fā)現(xiàn)無癥狀感染者，從而遏制新冠肺炎疫情的蔓延，其還能發(fā)現(xiàn)流感等其他疾病患者與新冠肺炎患者之間的區(qū)別，只是它在區(qū)分新冠肺炎患者和健康人方面要好得多。

該團(tuán)隊(duì)目前正在多家醫(yī)院對這款A(yù)I工具開展臨床試驗(yàn)，也在向監(jiān)管機(jī)構(gòu)申請，希望將其囊括在將于下個(gè)月發(fā)布的一款應(yīng)用程序內(nèi)。據(jù)悉，劍橋大學(xué)、卡內(nèi)基梅隆大學(xué)等也在進(jìn)行類似項(xiàng)目。

不過，紐約大學(xué)醫(yī)院呼吸保健醫(yī)學(xué)主任安東尼·魯賓斯基表示：“這一AI工具能否作為篩查工具還需進(jìn)一步研究和論證，以確保其能準(zhǔn)確評估所有年齡和種族的人的咳嗽。”