隨著科技創(chuàng)新發(fā)展和技術(shù)的不斷進(jìn)步，AI技術(shù)正日益廣泛地應(yīng)用在我們的日常生活中。
近日，CNMO了解到，在西班牙巴塞羅那舉行的歐洲呼吸學(xué)會(huì)國(guó)際會(huì)議上公布的一項(xiàng)研究顯示，AI可通過(guò)手機(jī)應(yīng)用程序從人們聲音中檢測(cè)出新冠肺炎感染，它比快速抗原測(cè)試更準(zhǔn)確（達(dá)到89%），且更便宜、快速和易于使用。
據(jù)報(bào)道，研究團(tuán)隊(duì)使用了來(lái)自英國(guó)劍橋大學(xué)“新冠肺炎聲音庫(kù)”應(yīng)用程序的數(shù)據(jù)，該應(yīng)用程序包含來(lái)自4352名健康和非健康參與者的893個(gè)音頻樣本。
研究人員在研究過(guò)程中使用了一種名為梅爾譜圖的語(yǔ)音分析技術(shù)，該技術(shù)可識(shí)別不同的語(yǔ)音特征，如響度、功率和隨時(shí)間的變化情況。
荷蘭馬斯特里赫特大學(xué)數(shù)據(jù)科學(xué)研究所研究員瓦法阿·阿爾杰巴維稱，研究結(jié)果表明，簡(jiǎn)單的語(yǔ)音記錄和AI算法可以精確確定哪些人感染新冠肺炎，此外，還支持遠(yuǎn)程虛擬測(cè)試，檢測(cè)結(jié)果可在不到一分鐘內(nèi)出來(lái)，這類測(cè)試可用于大型集會(huì)的檢測(cè)點(diǎn)，對(duì)人群進(jìn)行快速篩查。
此外，為了區(qū)分新冠肺炎患者和未患病的人的聲音，研究人員建立了不同的AI模型。他們發(fā)現(xiàn)，長(zhǎng)短期記憶（LSTM）模型在對(duì)新冠肺炎病例進(jìn)行分類方面做得最好。
這種AI-LSTM模型的總體準(zhǔn)確率為89%，正確檢測(cè)陽(yáng)性病例的能力（真陽(yáng)性率或敏感性）為89%，正確識(shí)別陰性病例的能力（真陰性率或特異度）為83%。
