一个新的人工智能(人工智能)模型可以通过别人的声音检测COVID-19通过一个手机应用程序,根据最近的一项研究,将于周一在《欧洲呼吸协会国际大会在巴塞罗那,西班牙。

根据一份报告新闻医学,在这项研究中使用的人工智能模型更便宜,更快,而且更容易使用比横向流/快速抗原测试,使其适合应用在低收入国家PCR测试是昂贵的或具有挑战性的分发。

89%的准确率

横向流测试的准确性很大程度取决于品牌,但AI模型是准确的89%的时间,根据Wafaa Aljbawi,数据科学研究所研究员在荷兰马斯特里赫特大学。

她补充说,横向流测试的识别能力明显降低COVID-19那些没有感染症状。

这些令人鼓舞的结果显示的可能性基本语音录音和定制的人工智能算法来实现高精度识别COVID-19感染患者。这些测试可以在没有成本,很容易解释,根据Aljbawi。

上呼吸道和声带通常影响COVID-19,改变一个人的声音。博士Visara Urovi,也科学研究所的数据,和萨米Simons博士是胸腔马斯特里赫特大学医学中心测试使用的可行性分析声音识别COVID-19 AI。

众包COVID-19团队使用的信息声音的应用从剑桥大学,其中包括893音频样本4352名健康和不健康的话题,其中308收到COVID-19积极的测试结果。

这个应用程序是如何工作的

用户将应用程序下载到他们的智能手机,提供一些基本的人口、医疗、吸烟状态信息,然后被要求记录呼吸的声音。

咳嗽三次,通过嘴做三到五次深呼吸,和阅读简短的句子在屏幕上的三次有几个步骤,用户必须做测试。

研究人员采用的方法分析声音称为Mel-spectrogram分析,区分一些语音特征,如体积、力量,随着时间的推移和波动。

多空项内存(LSTM)的模型,他们发现了比其他人表现的更好。神经网络、基于LSTM模仿人类大脑功能和如何识别潜在的链接数据。

鉴于它可以保持信息的内存和处理序列,它是适合于模拟信号收集了随着时间的推移,如语音,据新闻医学。

总体准确率89%,真阳性的速度或89%的“敏感性”,一个真正的负面率或83%的“特异性”,而正确地检测阳性病例的准确率89%。

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进一步的验证结果

研究人员说,必须使用大量来验证他们的发现。53449音频样本36116人收集实验以来,可以用来提高和验证模型的准确性。

他们也进行进一步的研究,以确定哪些方面的演讲影响人工智能模型。

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这篇文章是由科技时代万博体育登录首页

华金维克多Tacla写的