Sich vom Kehlkopfpiercing verabschieden? KI-Mobiltelefonprogramm erkennt COVID-19 durch Ton mit einer Genauigkeitsrate von 89 %

​Ich weiß nicht, was alle über Nukleinsäure denken. Wie auch immer, der Hals der Digest-Bakterien ist bereits eingehüllt.

Für die Gesamtsituation der Epidemieprävention und zur Kenntnis und Bestätigung Ihres eigenen Gesundheitszustands ist es jedoch unumgänglich, Nukleinsäure zu verwenden, um zu bestätigen, dass Sie nicht infiziert sind das neue Coronavirus.

Warten Sie ... Gibt es eine andere Möglichkeit herauszufinden, ob ich betrogen wurde?

Am besten nicht rausgehen.

Sagen Sie es mir nicht, solche Technologie ist wirklich möglich.

Eine am 8. September auf dem Internationalen Kongress der European Respiratory Society in Barcelona, ​​​​Spanien, vorgestellte Studie zeigte, dass eine mobile App mit Hilfe künstlicher Intelligenz dies kann Stellen Sie anhand Ihrer Stimme fest, ob Sie mit COVID-19 infiziert sind.

Derzeit hat die Genauigkeit dieses Modells 89 % erreicht.

Bedeutet das, dass das Hochladen der eigenen Stimme zu Hause in Zukunft Nukleinsäuretests ersetzen kann? Es fühlt sich wunderbar an, wenn ich nur daran denke... positiv durch Ihre Stimme, die Wirkung ist besser als schnelle Antigentests

Neue Coronavirus-Pneumonie befällt die oberen Atemwege und Stimmbänder und führt zu Veränderungen in der Stimme der Menschen.

Auf dieser Grundlage haben Frau Wafaa Aljbawi vom Institute of Data Science der Universität Maastricht und ihr Betreuer, Maastricht Dr. Sami Simon, ein Lungenarzt an der Richter University Medical Center und Dr. Visara Urovi, ebenfalls vom Data Science Institute, beschlossen, die Möglichkeit zu untersuchen, mithilfe künstlicher Intelligenz Geräusche zu analysieren, um COVID-19-Positivität zu erkennen.

Sie verwendeten Daten aus der COVID-19 Sounds-App der Universität Cambridge, die 893 Audioproben von 4.352 gesunden und nicht gesunden Teilnehmern enthält, auf die 308 Personen positiv getestet wurden COVID 19.

Die App wird auf dem Telefon des Benutzers installiert und die Teilnehmer melden einige grundlegende Informationen wie Demografie, Krankengeschichte und Raucherstatus und werden dann gebeten, etwas Atmung aufzuzeichnen Laute Geräusche, einschließlich dreimaliges Husten, atmen Sie drei bis fünf Mal tief durch den Mund und lesen Sie dreimal kurze Sätze auf dem Bildschirm.

Die Forscher verwendeten eine Sprachanalysetechnologie namens „Mel-Spektrogramm“, die verschiedene Sprachmerkmale wie Lautstärke, Frequenz und Veränderungen im Zeitverlauf identifizieren kann. „Auf diese Weise können wir die vielen Eigenschaften der Stimme des Teilnehmers aufschlüsseln“, sagte Frau Aljbawi. „Um die Stimmen von COVID-19-positiven Patienten und negativen normalen Menschen zu unterscheiden, haben wir verschiedene Modelle der künstlichen Intelligenz entwickelt und bewertet, welches Modell sich am besten für die Klassifizierung dieser Fälle eignet.“ Sie fanden heraus, dass das LSTM-Modell andere Modelle übertrifft. LSTM basiert auf neuronalen Netzen, die die Funktionsweise des menschlichen Gehirns simulieren und zugrunde liegende Zusammenhänge in Daten identifizieren. Es zeichnet sich durch eine hervorragende Timing-Analyse aus und eignet sich daher für die Modellierung von im Laufe der Zeit gesammelten Signalen, wie z. B. Schall.

Am Ende betrug die Gesamtgenauigkeit dieses Modells 89 %, Bei korrekter Erkennung beträgt die Fähigkeit, positive Fälle (echt-positiv) zu identifizieren, 89 %, und die Fähigkeit, negative Fälle (echt-negativ) korrekt zu identifizieren, beträgt 83 %.

„Diese Ergebnisse zeigen eine deutliche Verbesserung der Genauigkeit der Diagnose einer COVID-19-Erkrankung im Vergleich zu modernsten Testmethoden wie Lateral-Flow-Tests“, Aljbawi sagte: „Der Lateral-Flow-Test (Antigen-Schnelltest) ist nur zu 56 % genau, hat aber eine höhere Spezifität von 99,5 %. Das ist wichtig, weil es bedeutet, dass Antigen-Schnelltests infizierte Personen fälschlicherweise als negativ einstufen. Häufiger als unser Test.“ Mit anderen Worten, mit dem AI LSTM-Modell könnten wir 11/100 Fälle übersehen, die die Infektion weiter verbreiten würden, während der Antigen-Schnelltest 44/100 Fälle übersehen würde.“ 🎜#

Sollten wir Nukleinsäure oder Nukleinsäure machen? Säurevirustests – also groß angelegte Nukleinsäuretests, die im Inland durchgeführt werden.

Der Nukleinsäurevirusnachweis ist ein direkter Nachweis gesammelter viraler Nukleinsäuren. Er zeichnet sich durch hohe Spezifität und hohe Empfindlichkeit aus und ist die Hauptmethode zum Nachweis neuer Coronaviren .

Der Antigen-Schnelltest ist relativ einfach und kann selbst durchgeführt werden. Er unterscheidet hauptsächlich durch den Nachweis des Antigens des Virus und kann als Hauptgrundlage für die Diagnose verwendet werden des neuen Coronavirus. Eines, aber die Genauigkeit ist relativ gering.

Viele Länder vertreiben derzeit schnelle Antigen-Selbsttestkits, und nur diejenigen mit positiven Antigentests müssen weitere Tests durchführen.

Da ein solches Selbsttestpaket relativ schwierig zu bedienen ist, ist die Genauigkeit natürlich nicht sehr hoch. Wenn es daher klanglich als positiv beurteilt werden kann, kann es nicht nur Ressourcen sparen, sondern auch relativ genaue Ergebnisse erzielen. Das Ergebnis ist in der Tat eine gute Sache.

Obwohl KI in Bezug auf falsch positive Ergebnisse relativ schlecht abschneidet und 17 % der Menschen fälschlicherweise als positiv diagnostiziert werden, kann sie als vorläufige Screening-Methode verwendet werden Wenn der Klangtest positiv ausfällt, fahren Sie mit dem nächsten Testschritt fort.

Darüber hinaus ist diese Technologie eher auf Länder mit niedrigem Einkommen ausgerichtet, in denen Nukleinsäuretests teuer und/oder schwer zu verteilen sind.

Was uns betrifft, wir müssen noch Nukleinsäure machen...

Außer den Forschern sagte: Ihre Ergebnisse erfordern auch die Validierung großer Datenmengen, und seit Beginn des Projekts wurden 53.449 Audioproben von 36.116 Teilnehmern gesammelt, die zur Verbesserung und Validierung der Genauigkeit des Modells verwendet werden können. Sie führen außerdem weitere Analysen durch, um zu verstehen, welche Sprachparameter das KI-Modell beeinflussen.

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https://www.news-medical.net/news/20220905/AI-model-detects-COVID -19-infection-in-peoplee28099s-voices.aspx

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