AI może stwierdzić, kiedy masz koronawirusa, po prostu słuchając twojego kaszlu

Różnica między kaszlem osoby z koronawirusem a osobą zdrową jest czymś, czego ludzkie ucho nie dostrzega, ale może zostać „usłyszane” przez algorytm uczenia maszynowego.

Naukowcy z MIT pobrał tysiące próbek kaszlu i wypowiadanych słów, aby wytrenować sztuczną inteligencję, która jest teraz w stanie wykryć osoby z COVID-19 z dokładnością 98,5%.

W przypadku tych, którzy zostali pozytywnie przebadani z koronawirusem, ale nie wykazali żadnych objawów, sztuczna inteligencja wykryła je za każdym razem.

Przed pandemią badacze używali podobnych technologii do wykrywania objawów choroby Alzheimera.

Chociaż choroba Alzheimera jest najbardziej znana z uszkadzania ludzkiej pamięci, osłabia również struny głosowe.

Co więcej, pacjenci z chorobą Alzheimera częściej niż ci, którzy tego nie robią, wykazują emocje, takie jak frustracja lub płaski afekt (kiedy ludzie mają zmniejszoną ekspresję emocjonalną).

Sieć neuronowa ResNet50 – algorytm, który ma działać podobnie do ludzkiego mózgu – został wyszkolony do rozróżniania dźwięków o różnym stopniu siły strun głosowych.

Dwie kolejne sieci neuronowe zostały przeszkolone do wykrywania emocji w mowie, takich jak frustracja, szczęście i spokój, a także do wykrywania zmian w wydolności płuc i układu oddechowego spowodowanych kaszlem.

Połączenie wszystkich trzech tych modeli, a także algorytmu do wykrywania degradacji mięśni, dało naukowcom model sztucznej inteligencji, który może znaleźć próbki choroby Alzheimera – i taki, który można dostosować do diagnozowania Covid-19.

„Na dźwięki mówienia i kaszlu mają wpływ struny głosowe i otaczające je narządy. Oznacza to, że kiedy mówisz, część Twojego mówienia przypomina kaszel i odwrotnie. Oznacza to również, że rzeczy, które łatwo wyprowadzamy z płynnej mowy, sztuczna inteligencja może wychwycić po prostu z kaszlu, w tym takie rzeczy, jak płeć osoby, język ojczysty, a nawet stan emocjonalny ”. – powiedział współautor Brian Subirana, naukowiec z Auto-ID Laboratory MIT, który pracował razem z Jordim Laguarta i Ferranem Hueto.

„W sposobie kaszlu tkwi sentyment, więc pomyśleliśmy, dlaczego nie wypróbować tych biomarkerów choroby Alzheimera [to see if they’re relevant] dla Covid ”.

Naukowcy zebrali ponad 70 000 zapisów i 200 000 wszystkich przypadków kaszlu – „największy zbiór danych dotyczących kaszlu, jaki znamy” – powiedział Subirana.

Około 2500 próbek pochodziło od pacjentów z potwierdzonym koronawirusem.

Te próbki, wraz z 1500 innymi, posłużyły do ​​trenowania modelu. Kolejnych 1000 wybrano do przetestowania dokładności modelu.

Znaleźli cztery biomarkery – siłę strun głosowych, uczucie, wydolność płuc i układu oddechowego oraz degradację mięśni – które są specyficzne dla Covid-19, co według naukowców oznacza, że ​​koronawirus zmienia sposób, w jaki ludzie wytwarzają dźwięki, nawet gdy są bezobjawowe.

Naukowcy pracują nad włączeniem wyników do aplikacji, która przed wydaniem musiałaby zostać zatwierdzona przez Amerykańską Agencję ds. Żywności i Leków.

Jeśli się powiedzie, użytkownicy mogą kaszleć do telefonu i natychmiast uzyskać informacje o potencjalnej infekcji.

„Skuteczne wdrożenie tego grupowego narzędzia diagnostycznego może zmniejszyć rozprzestrzenianie się pandemii, jeśli wszyscy go użyją przed udaniem się do klasy, fabryki lub restauracji” – powiedział Subirana.