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咳嗽|MIT出奇招：AI可通过咳嗽声来识别新冠 尤其是无症状患者

财联社（上海 ， 编辑 黄君芝）讯 ， 随着冬季的临近 ， 全球疫情再度爆发 ， 再加之越来越多的感染者呈现“无症状” ， 防疫管控工作也难上加难 。 不过近日 ， 麻省理工学院（MIT）的研究团队似乎找到了解决之法 。
据报道 ， MIT的一支研究团队正试图通过分析咳嗽中隐含的独特模式 ， 来可靠预测某人是否正处于新冠肺炎感染的早期阶段 。 若进展顺利 ， 它将很有希望推出一款基于机器学习的AI预警系统 。
众所周知 ， 经验丰富的医生可以通过咳嗽声来判断患者的呼吸道症状 。 而人工智能（AI）模型已经被用来检测诸如肺炎、哮喘甚至神经肌肉疾病的情况 ， 这些疾病患者的咳嗽方式都会有所不同 。
早在新冠病毒大流行之前 ， MIT研究人员Brian Subirana甚至宣称咳嗽可以帮助预测阿尔茨海默氏症 。 而近期 ， Subirana又将疾病可能改变患者咳嗽模式的研究方向 ， 放在了新冠肺炎的早期分析检测上 。
有了研究方向 ， Subirana就和他的团队创建了一个迄今为止最大的咳嗽研究数据库 ， 并通过数千份样本来训练其AI模型 ， 最新的研究进展也于近日刊登在了 IEEE（电气电子工程师学会）期刊上 。
具体而言 ， 该AI模型似乎已经具备了基于声音强度、情绪、肺和呼吸功能、以及肌肉退化的细微模式变化 ， 来分析和识别出新冠肺炎无症状感染者的能力 。 据称 ， 该模型在聆听确诊病例的录音时准确率可达98.5% ， 在聆听无症状患者咳嗽的录音时准确率更是高达100% 。 而且该模型的特异性也已分别达到83%和94% ， 也就是说基本没有大量的假阳性或假阴性报告 。
“我们认为这表明当你患有新冠肺炎时 ， 你产生声音的方式会发生变化 ， 即使你没有症状 。 ”Subirana表示 ， 并提醒人们称 ， “尽管该系统擅长于非健康咳嗽的监测 ， 但大家还是不要轻易将之视作确诊的权威工具 。 ”
据悉 ， 该团队正在与多家医院展开合作 ， 从而建立更多样化的数据库 。 如果能够获得 FDA 的批准 ， 研究团队还有望与私营企业合作开发一款工具App ， 以推广这项技术的使用 。 该团队建议 ， 这种咳嗽分析可以应用到智能扬声器和数字助手中 ， 以便日常评估 。
“如果每个人在去教室 ， 工厂或餐厅之前都使用这种诊断工具 ， 则该诊断工具就可以帮助有效减缓大流行的蔓延 。 ”Subirana补充道 。
（责任编辑：冉笑宇 ）


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