Результаты научного исследования о возможностях ИИ при диагностике Covid-19 по голосу были представлены сегодня на Международном конгрессе Европейского респираторного общества в Барселоне. Ученые считают, что точность, оперативность, дешевизна и простота диагностики позволяют ее использовать в странах с низким уровнем дохода, где ПЦР-тесты дорогие, пишет News Medical Life Sciences 5 сентября 2022 года.
Точность нового метода оценивается в 89%
Сотрудник Института науки о данных Университета Маастрихта в Нидерландах Вафаа Альджбави, выступая на Конгрессе, сообщила, что искусственный интеллект был точен в 89 случаях из 100, в то время как точность тестов бокового потока сильно варьировалась в зависимости от бренда. Кроме того, экспресс-тесты оказались значительно менее точными при обнаружении вируса COVID у бессимптомных носителей.
Результаты многообещающие, свидетельствуют о том, что обычные записи голосов и отлаженные алгоритмы ИИ потенциально смогут с высокой вероятность определить, кто из пациентов инфицирован коронавирусом. К тому же, такие тесты бесплатны, просты в интерпретации, позволяют проверять пациентов на наличие вируса удаленно меньше чем за минуту. Вафаа Альджбави акцентировала внимание на том, что метод ИИ можно использовать в пунктах скопления больших групп людей (аэропорты, вокзалы, торговые центры) для скрининга населения.
Исследователи использовали анализ Mel-спектрограммы
Коронавирусная инфекция обычно поражает верхние дыхательные пути и голосовые связки, из-за чего голос человека меняется. Госпожа Альджбави и ее коллеги, пульмонолог Медцентра Университета Маастрихта Сами Саймонс и доктор Висара Урови из Института науки о данных, в ходе исследования выяснили, возможно ли использовать ИИ для анализа записей голосов с целью выявления COVID-19.
Они воспользовались данными приложения COVID-19 Sounds, разработанного Кембриджским университетом, в котором хранятся 893 аудиозаписи 4352 здоровых и больных участников. У 308 из них тест на коронавирусную инфекцию был положительным.
Для проведения диагностики пользователь должен установить приложение на смартфон, ответить на стандартные вопросы о возрасте, поле, курении. Затем ему нужно трижды кашлянуть, сделать 3-5 глубоких вдохов и выдохов ртом, трижды прочитать короткое предложение с экрана и все это записать для дальнейшего исследования.
Ученые анализируют голос пользователя методом Mel-спектрограммы: определяют громкость, высоту звуков и другие характеристики. Для оценки голосов пациентов и диагностики COVID-19 исследователи построили несколько моделей искусственного интеллекта и испытали все. Выяснилось, что модель LSTM превосходит другие. Она основана на нейронных сетях, имитирующих работу человеческого мозга, работает с последовательностями и моделирует сигналы в течение определенного времени.
Результаты тестирования показали, что общая точность модели составила 89%, а способность идентифицировать отрицательные показатели (специфичность) коронавируса — 83%. Для сравнения, чувствительность теста бокового потока всего 56%, но у него более высокий уровень специфичности — 99,5%.
Иными словами, модель ИИ LSTM могла бы пропустить 11 из 100 случаев заражений, в то время как экспресс-тест — 44 из 100 случаев. Высокая специфичность последнего означает, что только у одного пациента из 100 будет ложноположительный результат на COVID-19, в то время как тест LSTM ошибочно диагностирует положительный результат у 17 из 100 неинфицированных людей.
Исследователи считают, что для подтверждения результата им нужно исследовать большее количество голосов. С момента старта проекта они собрали 53449 аудиозаписей от 36116 участников. Эти данные будут использованы для дальнейшей проверки модели ИИ и ее усовершенствования.
Ранее Интернет-журнал «LinDeal.com» рассказал о том, что исследователи заявляют, что 58% инфекционных заболеваний связаны с изменением климата.
