学术前沿 | MIT(麻省理工):用AI辨别无症状感染者,准确率 100%

《IEEE 医学与生物学工程学杂志》论文
但人工智能可以,只要听听你的咳嗽声。 最近发表在《IEEE 医学与生物学工程学杂志》上的一篇论文中,麻省理工学院的研究人员表示,他们已经开发出可以识别 COVID-19 感染者咳嗽声的 AI。
20 万 + 咳嗽样本已知最大的咳嗽研究数据集
咳嗽检测视频(该视频来自CHOOCH网站)

研究发现该AI模型共包含三个神经元网络,一个用于听你的咳嗽声本身,一个用于检查呼吸系统是否弱化(咳嗽是否愈来愈无力),第三个则是判断是否有因神经衰弱导致的情绪不稳定。该模型从 Covid-19 确诊的人中识别出 98.5% 的咳嗽。
100% 检测到无症状感染者

事实上,在新冠病毒疫情开始时,2020年2月份,数言团队就已经通过数千份咳嗽样本来训练AI模型,利用传感器加拾音器及时监测学生的咳嗽音的强度和发生频率,其咳嗽声音识别率达90%以上,可以为校园防疫提供有效的预防和诊断。
同时移动端实时监测教室内咳嗽人数、温度、湿度、亮度、PM2.5、PM10、甲醛、二氧化碳、TVOC以及综合评分给出当前教室环境的健康状态,便于部门领导与家长实时了解当前教室环境的变化。
参考文献
Jordi, Laguarta., Ferran, Hueto., & Brian Subirana., (2020). COVID-19 Artificial Intelligence Diagnosis using only Cough Recordings.