Искусственный интеллект научился выявлять COVID по голосу

Причем точность составила 89% — в разы больше, чем у широко используемых до сих пор экспресс-тестов на антигены. ИИ работал лучше даже у людей без явных симптомов, передает vokrugsveta.ru

Известно, что ковид воздействует на легкие, верхние дыхательные пути и голосовые связки. Это может приводить к изменениям дыхания и голоса — даже если они неуловимы на слух, ИИ способен их различить. Ученые решили обучить систему анализировать их звучание для обнаружения коронавируса.

Ученые использовали приложение Кембриджского университета «COVID-19 Sounds», которое ранее собирало данные у всех желающих помочь изучать ковид. В итоге проект набрал около 900 аудиосэмплов от 4352 участников, как инфицированных, так и здоровых.

Авторы из Нидерландов проанализировали эту базы данных с помощью мел-спектрограммы, которая помогла определить громкость, мощность, изменения и другие характеристики голоса. Ученые испытали несколько моделей ИИ для определения людей, которые болели. Одна из них — Long-Short Term Memory — оказалась самой эффективной. Положительные случаи она диагностировала с точностью 89%, а отрицательные — с 83%-ной.

Современные экспресс-тесты имеют чувствительность всего 56%, но более высокую степень специфичности — 99,5%. То есть тест на «боковой поток» ошибочно классифицирует инфицированных людей как отрицательных на COVID-19 чаще, чем новая разработка.

При этом высокая специфичность экспресс-теста означает, что он будет ошибочно отрицательным только для 1 человека из 100. Вероятность ошибки в случае с положительным результатом — 17/100. Однако, так как тест бесплатный, людей после него можно дополнительно направлять на ПЦР-тест для подтверждения.

Авторы рассчитывают подтвердить результаты исследования с бо́льшим числом участников. В перспективе модель ИИ может быть использована как наиболее доступная, быстрая и бесплатная платформа для самодиагностики с помощью мобильных приложений. А также в таких местах, как пункты пропуска — для оперативной проверки.