麻省理工學院：人工智慧可通過咳嗽聲識別新冠無症狀感染者

2020-11-03 參考消息

西媒稱，麻省理工學院的研究團隊創建了一個人工智慧模型，該模型可以通過咳嗽聲識別無症狀感染者。

據西班牙《先鋒報》網站11月2日報導，新冠病毒無症狀感染者沒有明顯的身體症狀，所以一般不會主動接受病毒檢測。而這就是導致他們在不知不覺中成為病毒傳播媒介的因素。

然而，麻省理工學院的研究人員發現，可通過檢測咳嗽聲將無症狀感染者與健康人群區分開來。這些都是人耳無法察覺的細微差別，但人工智卻可以擔此重任。

報導稱，研究人員利用志願者自願提交的數萬份咳嗽和語音樣本來訓練該人工智慧模型。目前該人工智慧模型已經能夠準確識別98.5%的新冠肺炎患者的咳嗽聲，其中包括100%的無症狀感染者的咳嗽聲。

研究團隊正致力於將該人工智慧模型納入一個易於操作的應用程式。如果得到批准並被大規模採用，該人工智慧模型或將作為一種免費、實用、非侵入性的篩查工具來識別無症狀感染者。如果這種方法可行，該應用程式的用戶就可以在每天登錄後，對著手機咳嗽，並獲得自己是否被感染的信息。但無論如何，所有人最後都應該通過官方的病毒測試方法來確認自己是否感染病毒。

研究人員指出，如果每個人都在去學校、工廠或餐館之前使用這種群體診斷工具，那麼有效地實施這項措施就可以顯著減少病毒傳播。

實際上，在新冠病毒疫情開始前，研究團隊就已經開始利用智慧型手機錄製的咳嗽聲訓練人工智慧模型，以期準確診斷肺炎和哮喘等疾病。同樣地，麻省理工學院的研究團隊也開發出一種通過分析咳嗽聲檢測阿爾茨海默氏症前兆的人工智慧模型。這種疾病不僅與記憶力受損有關，還與神經肌肉萎縮有關，而神經肌肉萎縮很可能影響聲帶。

報導稱，從今年4月開始，研究團隊開始收集儘可能多的咳嗽聲錄音，其中也包括新冠病毒患者的咳嗽聲錄音。

迄今為止，研究人員已經收集了7萬多份咳嗽聲錄音，每份錄音都包含數次咳嗽，這相當於約20萬次咳嗽的音頻樣本。約有2500份錄音是由新冠肺炎確診病例提交的，其中包括無症狀感染者。（編譯/劉麗菲）

來源：參考消息網

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