AI憑咳聲尋新冠患者98.5％準確
原文刊於信報財經新聞「StartupBeat創科鬥室」
MIT新AI技術現時無法取代快速抗體測試或DNA採樣。（路透資料圖片）
新冠病毒（COVID-19）造成全球逾百萬人死亡，很多人都擔心自己會「中招」，就算間中只咳一兩聲，也會引起恐慌。麻省理工學院（MIT）近日開發的一套人工智能（AI）機器學習系統，能判斷咳嗽是否由COVID-19引致，相信可釋除大眾疑慮。
團隊表示開發了一個可憑咳嗽聲找出新冠肺炎患者的AI模型，只要整合到手機程式或智能揚聲器就能進行簡單測試，文章已刊於生物醫藥期刊IEEE Journal of Engineering in Medicine and Biology。
目前研究人員已收集了來自7萬名志願者約20萬個咳嗽聲，他們是以手機錄下乾咳聲，並填寫有關症狀，以及有否感染新冠肺炎等詳情。團隊最後選取了2500名確診者的咳嗽聲為樣本，配合另外2500個隨機樣本，訓練和測試該AI模型。
MIT近日開發一套AI機器學習系統，能判斷咳嗽是否由COVID-19引致。（MIT圖片）
AI共分3個神經元網絡（neural network），一是聆聽咳嗽聲，其二是檢查呼吸系統是否弱化，咳嗽是否愈來愈無力；第三會判斷患者本身有否因神經衰弱，導致情緒不穩定，例如沮喪感增加。
研究小組以成千上萬的咳嗽和對話樣本訓練模型後，AI會通過聲帶強度、情緒、肺部和呼吸反應，還有因新冠肺炎的肌肉降解等4項生物標記，作為系統辨識的技術標準，辨識新冠肺炎確診者的咳嗽聲時，準確度達98.5%；其中，確診但無表面症狀的患者，準確度更是100%。
擬開發免費App供自測
科研團隊打算開發應用程式（App），免費給公眾使用，並且跟多間醫院合作，希望擴大咳嗽聲資料庫，進一步訓練人工智能。日後，只要在手機錄低咳嗽聲，就能對自己患病的風險多點了解。雖然這技術現時無法取代快速抗體測試或DNA採樣，但對緩解緊張的醫療檢測系統仍有一定幫助。
AI會通過聲帶強度、情緒、肺部和呼吸反應，還有因新冠肺炎的肌肉降解等4項生物標記，作為系統辨識的技術標準。（Freepik網上圖片）
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