목 피어싱에 작별 인사를 하시겠습니까? AI 휴대폰 프로그램, 소리로 코로나19 탐지 정확도 89%

핵산을 하는 것에 대해 다들 어떻게 생각하시는지 모르겠지만, 다이제스텔라의 목은 이미 고치가 되어있습니다.

그러나 전반적인 방역 상황과 자신의 건강상태를 알고 확인하기 위해서는 신형 코로나바이러스에 감염되지 않았음을 확인하기 위해 핵산을 이용하는 것이 불가피합니다.

잠깐... 속았는지 알 수 있는 다른 방법이 있나요?

밖에 나가지 않는 것이 가장 좋습니다.

말하지 마세요. 그런 기술은 정말 가능합니다.

9월 8일 스페인 바르셀로나에서 열린 유럽 호흡기 학회 국제 회의에서 발표된 연구에 따르면 휴대폰 애플리케이션이 인공 지능을 사용하여 음성을 통해 임신 여부를 확인할 수 있는 것으로 나타났습니다. 19.

현재 이 모델의 정확도는 89%에 도달했습니다.

집에서 자신의 목소리를 올리는 것이 앞으로는 핵산검사를 대체할 수 있다는 뜻인가요? 생각만 해도 기분이 좋네요...

음성으로 양성 여부를 확인하는 것이 신속한 항원 검사보다 낫습니다

COVID-19는 상기도와 성대에 영향을 미치므로, 사람들의 목소리에 변화를 가져옵니다.

이를 바탕으로 마스트리히트 대학교 데이터 과학 연구소의 Wafaa Aljbawi 씨와 그녀의 상사인 마스트리히트 대학교 의료 센터의 호흡기 전문의인 Sami Simon 박사, 역시 데이터 과학 연구소의 Visara Urovi 박사가 함께했습니다. , 인공 지능을 사용하여 소리를 분석하여 코로나19 양성 여부를 감지할 가능성을 조사하기로 결정했습니다.

그들은 케임브리지 대학의 코로나19 사운드 앱의 데이터를 사용했습니다. 여기에는 4,352명의 건강한 참가자와 건강하지 않은 참가자의 893개 오디오 샘플이 포함되어 있으며 그 중 308명은 코로나19 양성 반응을 보였습니다.

앱이 사용자의 휴대폰에 설치되고 참가자는 인구 통계, 병력, 흡연 상태와 같은 몇 가지 기본 정보를 보고한 다음 기침 3회, 3~5회 깊이 호흡을 포함하여 호흡음을 녹음하라는 요청을 받습니다. 입으로 숨을 쉬고, 화면에 나오는 짧은 문장을 세 번 읽어보세요.

연구원들은 음량, 주파수, 시간에 따른 변화 등 다양한 음성 특성을 식별할 수 있는 "Mel-spectrogram"이라는 음성 분석 기술을 사용했습니다.

"이 방법을 통해 우리는 참가자 목소리의 다양한 특성을 분석할 수 있습니다"라고 Aljbawi 씨는 말했습니다. "COVID-19 양성 환자와 음성 정상인의 목소리를 구별하기 위해 다양한 인공지능 모델을 구축하고 이러한 사례를 분류하는 데 어떤 모델이 가장 적합한지 평가했습니다."

LSTM 모델이 다른 모델보다 성능이 뛰어난 것으로 나타났습니다. LSTM은 인간 두뇌의 작동 방식을 시뮬레이션하고 데이터의 기본 관계를 식별하는 신경망을 기반으로 합니다. 타이밍 분석에 탁월하므로 소리와 같이 시간이 지남에 따라 수집된 신호를 모델링하는 데 적합합니다.

결국 이 모델의 전체 정확도는 89%, 양성 사례(참양성)를 정확하게 탐지하는 능력은 89%, 음성 사례(진음성)를 정확하게 식별하는 능력은 89%였습니다. 83%였다.

“이러한 결과는 측면 흐름 테스트와 같은 최첨단 테스트 방법에 비해 코로나19 질병 진단 정확도가 크게 향상되었음을 보여줍니다.”라고 Aljbawi는 말했습니다. 항원검사) 비율은 56%에 불과하지만 특이도가 99.5%로 더 높았다는 점은 AI LSTM 모델을 사용했을 때보다 신속항원검사가 감염자를 음성으로 잘못 분류하는 경우가 더 많다는 의미이기 때문에 중요하다. 우리는 감염을 확산시킬 11/100 사례를 놓칠 수 있고, 신속 항원 검사는 44/100 사례를 놓칠 수 있습니다.”

신속 항원 검사와 비교되는 이유는 많은 국가에서 더 이상 무료 핵산 검사를 실시하지 않기 때문입니다. 산성 바이러스 테스트 - 즉, 중국의 대규모 핵산 테스트입니다.

핵산 바이러스 검출은 수집된 바이러스성 핵산을 직접 검출하는 방식으로 특이도가 높고 민감도가 높은 것이 특징이며, 신종 코로나바이러스를 검출하는 주요 방법입니다.

신속항원검사는 비교적 간단하고 스스로 할 수 있는 검사로 주로 바이러스의 항원을 검출하여 구별할 수 있으나, 정확도가 상대적으로 떨어집니다. 낮은.

현재 많은 국가에서 신속항원 자가진단키트를 배포하고 있으며, 항원검사에서 양성반응을 보인 국가에 한해 추가검사가 필요합니다.

물론, 이런 셀프 테스트 패키지는 상대적으로 조작이 어렵기 때문에 정확도는 그리 높지 않습니다. 따라서 소리를 통해 긍정적으로 판단할 수 있다면 자원을 절약할 수 있을 뿐만 아니라 상대적으로 정확한 결과를 얻을 수도 있습니다. 결과는 참으로 좋은 일이다.

그래서 AI의 위양성 측면에서는 성능이 상대적으로 좋지 않고, 17%의 사람들이 양성으로 오진하게 되지만, 음성검사에서 양성이 나온 사람들이 진행할 수 있도록 하는 예비 선별 방법으로 활용할 수 있습니다. 다음 단계로 이동합니다.

그리고 이 기술은 핵산 검사 비용이 비싸거나 배포가 어려운 저소득 국가를 더욱 대상으로 합니다.

저희는 핵산을 해야 하나...

그리고 연구진은 아직까지 결과를 검증하기 위해서는 많은 양의 데이터가 필요하다고 밝혔는데, 이는 36,116명의 참가자로부터 수집된 것입니다. 프로젝트의 시작. 모델의 정확성을 개선하고 검증하는 데 사용할 수 있는 53449 오디오 샘플. 또한 음성의 어떤 매개변수가 AI 모델에 영향을 미치는지 이해하기 위해 추가 분석을 수행하고 있습니다.

관련 보도:

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

위 내용은 목 피어싱에 작별 인사를 하시겠습니까? AI 휴대폰 프로그램, 소리로 코로나19 탐지 정확도 89%의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!