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MIT研发可辨别新冠病毒的AI模型:凭咳嗽声检测

hl5C_deeptechch 来源:DeepTech深科技 作者:DeepTech深科技 2020-11-16 11:19 次阅读

今年九月,麻省理工学院(MIT)的研究人员发表了题为《COVID-19 Artificial Intelligence Diagnosis using only Cough Recordings》(仅使用咳嗽记录进行 COVID-19 人工智能诊断)的论文,文中发现新冠病毒患者的咳嗽声与健康人不一样。

普通的新冠病毒患者在得病之后会伴随咳嗽、流鼻涕、发烧等症状,他们往往较为容易追踪和检测;相反没有明显症状的患者却能够隐藏在人群中很难被识别,因为他们不知道自己有没有患病。然而 MIT 似乎找到了高效识别无症状患者的方法。

MIT 提供的模型只需要一段简单的咳嗽声,就能检测出受测者是否感染新冠病毒,无需依靠之前明显的特征。这是因为 AI 模型能够辨别新冠病毒患者和健康人之间咳嗽声的差异,而人耳不行、即使是专业的医护人员。

该研究成果发表在《IEEE 医学和生物学工程杂志》上,并得到了广泛的关注。

这项技术可以应用于大规模 COVID-19 无症状筛查工具,并具有实时性和可分发性。目前,该工具可在办公场所和公共区域重新开放时,对办公人员和公众进行日常筛查,并迅速掌握当前群体中的疫情状况。

同时,该项研究成果也同步提交到了 FDA 和其他监管机构,如获得批准,与之相关的应用程序将免费用于大规模人群筛查。

1、基于声学生物标记特征的 AI 语音处理模型

研究中所使用的 AI 模型提取了咳嗽记录的音频特征(梅尔频率倒谱系数),并将它输入到神经网络(卷积神经网络,CNN)中,学习新冠病毒患者与健康人之间的咳嗽差异。

正如 Subirana 在文中解释说:“说话声和咳嗽声都会随着声带及周围器官的变化而改变。这意味着你在说话时,说话的一部分就像是咳嗽,反之亦然。”

其实,利用 AI 模型研究声学特征并不是首例。早在疫情爆发之前,MIT 研究团队已经在尝试利用 AI 分辨声音来诊断阿尔茨海默症(AD)早期的患者。也正是这项研究,使得他们发现了识别 COVID-19 无症状感染者的可能性,并提供了 AI 算法支持。

具体来说,研究人员训练了三个神经网络模型。

第一个模型用来提取一个人声带的强弱特征,利用有声读物数据集(含 1000 小时音频)进行训练。

第二神经网络用来区分言语中的情绪状态。据了解,患者的神经功能衰退较一般人更为普遍,经常会表现出沮丧、悲伤等负面情绪。因此,研究人员利用演员表达不同情绪的大型语音数据集,开发了情绪语音分类器。

第三个神经网络在自建的咳嗽数据集上训练,用来辨别肺和呼吸功能的变化。

最后研究人员将三种模型整合在一起,形成了一个用于检测肌肉退化的 AI 框架。经过检测发现,基于声带强度、情绪、肺和呼吸功能等生物特征,该 AI 模型能够很准确地识别出新冠病毒患者。

2、MIT 提供的模型能够 100% 检测出无症状新冠病毒患者

决定模型准确率的两大因素为:模型架构和数据集。因此,除了上述出色的架构外,一定少不了合适的数据集。

今年 4 月,MIT 研究人员建立了一个公开咳嗽数据收集网站(https://opensigma.mit.edu/),允许所有人通过网络浏览器、手机或者笔记本电脑等设备自愿提交咳嗽录音。

截止到目前,该网站收集了超过 7 万个录音,共包含约 20 万份咳嗽音频样本。其中,2500 多个样本由已经确诊的患者提交,包括那些无症状感染者。作者也很自豪的说:“在医疗领域,这是迄今为止最大的咳嗽数据集。”

实验证明,仅使用上述的 AI 模型,可以从确认已患有新冠病毒的人中准确地识别出 98.5% 的咳嗽,并且以 100% 的准确性检测出了没有任何症状,但检测呈阳性的那些人。

由此可见,新冠病毒患者即时没有明显症状,其声音也会发生明显的变化。同时,该 AI 模型可以通过这一变化有效地识别出无症状感染者。

与目前唯一已实施的筛查方法(测量体温)相比,只有 45%的轻中度新冠病毒患者有发烧(体温升高)的症状。如果将 MIT 提供的技术应用于每日检查中,会有不错的提升。

目前,MIT 的团队正在与相关企业合作将该 AI 模型整合到手机应用程序(App)中,以便人们方便地对疾病风险进行初步评估。

同时,为了训练和增强 AI 模型的准确性,研究人员也与世界各地的多家医院合作,以收集更大、更多样化的咳嗽记录集,并提供到后续的模型训练中。

正如文中所叙述的那样,新兴的人工智能技术正在也将被应用于更多的领域当中。可以是用来发现无症状感染者,遏制新冠病毒的传播,也可以是识别和检测早期阿尔兹海默症患者,进行及时的治疗……

原文标题:仅凭咳嗽声就可100%检测出新冠病毒患者?MIT研发可辨别新冠病毒的AI模型

文章出处:【微信公众号:DeepTech深科技】欢迎添加关注!文章转载请注明出处。

责任编辑:haq

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