是否患有新冠肺炎? 你咳嗽一声
日前在医学与生物工程杂志(IEEE Open Journal of Engineering in Medicine and Biology)预印刊物发布了一篇论文:
COVID-19 Artificial Intelligence Diagnosis using only Cough Recordings 报道了麻省理工学院(MIT)研究团队利用AI开发了一种无症状感染检测新方法。该方法检测你是否患有新冠病毒,只需要你咳嗽一声。
论文网址:https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=9208795
基于人工神经网络算法,在他们自行建立的迄今为止最大的咳嗽数据集测试,对于无症状感染者的诊断准确率可达到100%。
MIT研究团队已经与一家企业展开合作,计划将该AI算法整合到手机应用程序中。项目负责人布莱恩·苏比拉纳(Brian Subirana)表示:
如果每个人在去教室,工厂或餐厅之前都使用该AI诊断工具,将会有效减少新冠大流行的传播。”
▲ 论文简介
为了提高新冠肺炎检测的准确率,需要选择好的AI模型以及搜集用于训练模型的大量数据。为此,从今年4月MIM研究人员就建立了一个公开的咳嗽手机网站。允许所有人通过网络浏览器、手机或者笔记本电脑等设备自愿提交咳嗽录音。
▲ MIT收集咳嗽网站
网站地址:https://opensigma.mit.edu/
截止测试前,该网站收集了超过7万个录音,每段录音中有几次咳嗽,约有20万份咳嗽音频样本。其中,2500多个样本是由已经确诊患者提交的,包括那些无症状感染者。
Subirana称:“在医疗领域,这是迄今为止最大的咳嗽数据集”。
▲ 调查问卷
在选择合适的AI模型上,MIT研究团队利用了他们在利用声音辨别阿川兹海默症(AD)早期患者的经验,设计了一个集成有三个模型的神经网络结构。下图来自他们论文中的对于网络结构的示意图,其中酱红色部分显示了三个神经网络模型组成。
▲ 新冠病毒AI检测模型结构
第一个神经网络代表一个人声带的强弱,利用有声读物数据集(含1000h语音)进行训练;
第二神经网络用来区分言语中的情绪状态。据了解,AD患者的神经功能衰退较一般人更为普遍,经常会表现出沮丧、悲伤等负面情绪。因此,研究人员利用演员表达不同情绪的大型语音数据集,开发了情绪语音分类器。
第三个神经网络在自建的咳嗽数据集上训练,用来辨别肺和呼吸功能的变化。
▲ 实验数据结果
最后将三种模型结合起来,形成了一个用于检测肌肉退化的AI框架。研究人员经过检测发现,基于声带强度、情绪、肺和呼吸功能等生物特征,基于该模型来诊断COVID-19。
▲ 模型检测ROC指标
需要强调的是,该AI模型的优势不在于检测有症状的新冠患者。
这一点Subirana在论文中也明确强调。他说,不管他们的症状是由COVID-19还是其他症状(如流感或哮喘)引起的。该工具的优势在于它能够分辨无症状感染者的咳嗽和健康人的咳嗽。
看完他们的文章,我还专门到他们的网站咳嗽了几声,测试一下自己的检测结果,谁知…
- COVID-19 Artificial Intelligence Diagnosis using only Cough Recordings
- AI Recognizes COVID-19 in the Sound of a Cough
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