喉ピアスに別れを告げますか？ AI携帯電話プログラム、音で新型コロナウイルス感染症を検知、精度89％

核酸をやるということについてみんながどう思うかは分かりませんが、とにかく消化管の喉が繭になってしまいました。

しかし、防疫全体の状況や自分自身の健康状態を知り確認するためには、核酸を介して新型コロナウイルスに感染していないことを確認することは避けられません。

ちょっと待って...騙されたかどうかを確認する他の方法はありますか?

外出しないのが一番です。

言わないでください、そのようなテクノロジーは実際に可能です。

9 月 8 日にスペインのバルセロナで開催された欧州呼吸器学会国際会議で発表された研究では、モバイル アプリケーションが人工知能を使用して、新型コロナウイルスに感染しているかどうかを知ることができることが示されました。あなたの声で-19。

現在、このモデルの精度は 89% に達しています。

これは、将来的には、自宅で自分の音声をアップロードすることが核酸検査の代わりになるということですか?それを考えると素晴らしい気分です...

音で陽性かどうかを伝えることは、迅速な抗原検査よりも優れています

新型コロナウイルス肺炎は上気道と声帯に影響を及ぼし、人の声に変化を引き起こす可能性があります。

これに基づいて、マーストリヒト大学データサイエンス研究所のワファ・アルジバウィ女史とその指導教員であるマーストリヒト大学医療センターの呼吸器科医サミ・サイモン博士、そしてマーストリヒト大学データサイエンス研究所のワファ・アルジバウィ博士。同じくデータサイエンス研究所のヴィサラ・ウロヴィ氏は、人工知能を使用して音声を分析し、新型コロナウイルス感染症の陽性反応を検出する可能性を調査することにした。

彼らは、ケンブリッジ大学の COVID-19 Sounds アプリのデータを使用しましたが、これには 4,352 人の健康な参加者と健康でない参加者からの 893 個の音声サンプルが含まれており、そのうち 308 人が 新型コロナウイルス感染症に感染していました。 。

アプリはユーザーの携帯電話にインストールされ、参加者は人口統計、病歴、喫煙状況などの基本情報を報告した後、咳などの呼吸音を録音するよう求められます。口から 3 ～ 5 回深呼吸し、画面上の短い文章を 3 回読みます。

研究者らは、「メル スペクトログラム」と呼ばれる音声分析技術を使用しました。これは、音量や周波数などのさまざまな音声特性や時間の経過に伴う変化を識別できます。

「このようにして、参加者の声の多くの特性を分析することができます」とアルジバウィ女史は語った。 「新型コロナウイルス感染症陽性患者と陰性の通常の人々の声を区別するために、私たちはさまざまな人工知能モデルを構築し、これらの症例を分類するのにどのモデルが最適であるかを評価しました。」

彼らは LSTM を発見しました。モデルは他のモデルよりも優れています。 LSTM は、人間の脳の働きをシミュレートし、データ内の基礎的な関係を特定するニューラル ネットワークに基づいています。タイミング解析に優れているため、音声など、時間の経過とともに収集される信号のモデリングに適しています。

最終的に、このモデルの全体的な精度は 89% となり、陽性症例を正しく検出する能力が得られました ( (真陽性) その率は 89%、陰性ケース (真陰性) を正しく識別する能力は 83% です。

「これらの結果は、側方流動検査などの最先端の検査方法と比較して、新型コロナウイルス感染症の診断精度が大幅に向上していることを示しています」とアルジバウィ氏は述べた。この方法 (迅速抗原検査) の精度はわずか 56% ですが、特異度は 99.5% と高く、これは重要です。なぜなら、迅速抗原検査では感染者を誤って陰性と分類する頻度が私たちの検査よりも高いことを意味するからです。言い換えれば、AI LSTM モデルを使用すると、感染を拡大させる可能性のある 100 件中 11 件の症例を見逃す可能性がありますが、迅速抗原検査では 100 件中 44 件を見逃すことになります。」

核酸検査と核酸検査のどちらを行うべきですか?

迅速抗原検査と比較される理由は、多くの国が無料の核酸ウイルス検査を提供しなくなったためです。それは、中国で行われている大規模な核酸検査である。

核酸ウイルス検出法は、採取したウイルス核酸を直接検出するもので、強い特異性と高感度という特徴があり、新型コロナウイルスの主要な検出方法です。

迅速抗原検査は比較的簡単で、自分で行うことができます。主にウイルスの抗原を検出することで区別します。診断の主な基礎の 1 つとして使用できます。ただし、精度は比較的低いです。

現在、多くの国が迅速な抗原自己検査キットを配布しており、陽性反応が出た場合のみさらなる検査が必要となります。

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もちろん、この種のセルフテストパッケージは操作が比較的難しく、精度もそれほど高くありませんが、音を通して陽性と判断できれば、リソースを節約できるだけでなく、比較的正確な結果が得られます。これは確かに良いことです。

つまり、AI は誤検知に関しては比較的性能が悪く、17% の人が陽性と誤診されていますが、音声検出を可能にする事前スクリーニング方法として使用できます。陽性の場合は、次のステップのテストに進みます。

さらに、この技術は、核酸検査が高価である、および/または配布が難しい低所得国をよりターゲットにしています。

私たちとしては、核酸か核酸をやるべきです...

さらに、研究者らは、その結果にはまだ必要があると述べました。大量のデータを検証するために、プロジェクトの開始以来 36,116 人の参加者から収集された 53,449 個の音声サンプルを使用して、モデルの精度を向上および検証できます。また、音声のどのパラメータが AI モデルに影響を与えているかを理解するために、さらなる分析も行っています。

関連レポート:

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

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