По словам экспертов, мобильное приложение, которое выполняет голосовой тест на ковид менее чем за минуту, может быть более точным, чем известный тест на мазок.
Инновационное приложение, которое может обнаруживать коронавирус по голосу, является результатом крупного научного прорыва. Исследователи говорят, что технология на основе ИИ проще в использовании и более точна, чем дополнительный тест.
Мобильному приложению требуется менее минуты, чтобы пометить положительные случаи, и оно является точным в 89% случаев и отрицательным в 83% случаев.
По данным Имперского колледжа Лондона, точность тестов на латеральный поток сильно различается и может пропустить 20-81% положительных случаев в разных условиях.
Новое приложение можно использовать для очень быстрого тестирования людей на наличие вируса перед их посещением массовых мероприятий, таких как концерты и крупные спортивные матчи. Его также можно использовать в более бедных странах, где ПЦР-тесты золотого стандарта очень дороги и часто труднодоступны.
Голландские ученые говорят, что коронавирус обычно поражает верхние дыхательные пути и голосовые связки, что приводит к изменению голоса человека.
Команда решила проверить, можно ли обнаружить новый вирус по голосам людей.
Эксперты использовали данные краудсорсингового приложения Covid-19 Sounds из Кембриджского университета, которое содержало 893 звуковых образца от 4352 участников.
И из выборочного исследования 308 респондентов дали положительный результат на коронавирус.
Приложение устанавливается на мобильный телефон пользователя, и участники предоставляют основную демографическую, медицинскую информацию и информацию о курении. Затем их просят записать некоторые звуки дыхания: трижды покашлять, сделать 3-5 глубоких вдохов через рот и трижды прочитать короткое предложение с экрана.
Исследователи использовали метод анализа голоса, называемый анализом меловой спектрограммы, который определяет различные характеристики голоса, такие как громкость, сила и изменение во времени.
Чтобы отличить голоса пациентов с Covid-19 от здоровых, команда построила различные модели искусственного интеллекта и оценила, какая из них лучше всего подходит для классификации положительных случаев. Одна модель под названием Long-Short Term Memory (LSTM) превзошла другие. Он основан на нейронных сетях, которые имитируют работу человеческого мозга и распознают основные взаимосвязи в данных. Модель работает с последовательностями, что делает ее пригодной для моделирования сигналов, собранных во времени, например, из голоса, благодаря возможности хранить данные в памяти.
Многообещающие результаты показывают, что простые записи голоса и точно настроенные алгоритмы искусственного интеллекта потенциально могут обеспечить высокую точность обнаружения Covid-19, сказал исследователь Вафаа Альджбави из Маастрихтского университета. Такие тесты могут быть предоставлены бесплатно и легко интерпретируются. Кроме того, они позволяют выполнять удаленное виртуальное тестирование, а время обработки составляет менее минуты. Их можно было бы использовать, например, на блокпостах большого скопления людей для быстрой проверки. Эти результаты показывают значительное улучшение диагностической точности Covid-19 по сравнению с самыми современными тестами, такими как тест бокового потока. Тест бокового потока имеет чувствительность всего 56%, но более высокую специфичность 99,5%. Это означает, что тест на боковой поток ошибочно классифицирует инфицированных людей как отрицательных на Covid-19 чаще, чем новый тест. Другими словами, с моделью AI LSTM мы можем пропустить 11 из 100 случаев распространения инфекции, в то время как побочный тест пропускает 44 случая из 100. Высокая специфичность теста латерального потока означает, что только у одного из 100 человек будет ложно сообщено о заражении covid, в то время как тест LSTM неправильно диагностирует заболевание у 17 из 100 неинфицированных людей. Но так как этот тест практически бесплатен, то можно пригласить людей на ПЦР-тесты, если тесты LSTM покажут, что они положительные.
Команда говорит, что необходимо провести дополнительные исследования с большим количеством участников, прежде чем приложение попадет на телефоны людей.
С начала проекта было собрано 53 449 аудиосэмплов от 36 116 участников, которые можно использовать для улучшения и проверки точности модели.
Команда также проводит дальнейший анализ, чтобы понять, какие параметры голоса влияют на модель ИИ.
Результаты будут представлены на международном конгрессе Европейского респираторного общества в Барселоне.
Подписывайтесь на «Гродно 24» в Дзен Новости и на наш канал в Дзен