携帯電話は AI を使用して「音」を聞き、新型コロナウイルス感染症を識別する

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結果によると、人工知能（AI）は携帯電話アプリを介して人々の声から新型コロナウイルスを検出できるという。 4 番目の感染症に関しては、迅速抗原検査よりも正確 (最大 89%) で、安価で迅速かつ使いやすいです。

新型コロナウイルス感染症は、上気道や声帯に影響を与えることが多く、人の声に変化を引き起こします。オランダのマーストリヒト大学データサイエンス研究所の研究者ワファ・アルジェバウィ氏は、単純な音声録音とAIアルゴリズムで誰が新型コロナウイルス感染症に感染しているかを正確に判断できることを研究結果が示していると説明した。 . テストの結果が出るまでに 1 分もかかりません。このような検査は、大規模な集会の検査会場で人々を迅速に検査するために使用できます。

研究チームは、ケンブリッジ大学の「新型コロナウイルス感染症サウンドバンク」アプリケーションのデータを使用しましたが、これには健康および非健康な参加者4,352人からの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。この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、その後、3回の咳、3～5回の口での深呼吸、と画面を読んで短文を3回。

研究者らは、メル分光法と呼ばれる音声分析技術を使用しました。これにより、音量、パワー、時間の経過に伴う変化など、さまざまな音声の特徴が特定されます。

新型コロナウイルス感染症患者の声とそうでない人の声を区別するために、研究者たちはさまざまな AI モデルを構築しました。彼らは、長短期記憶 (LSTM) モデルが新型コロナウイルス感染症の症例を分類するのに最適であることを発見しました。 LSTM は、人間の脳の働きを模倣し、データ内の根底にある関係を識別するニューラル ネットワークに基づいています。データをメモリに保存することもできます。

この AI-LSTM モデルの全体的な精度は 89%、陽性例を正しく検出する能力 (真陽性率または感度) は 89%、陰性例を正しく識別する能力 (真陰性率または感度) です。特異度）は83％です。

研究者らによると、抗原迅速検査の感度はわずか56%だが、特異度は99.5%にも達するという。これは、迅速抗原検査では、この検査で分類された感染症よりも多くの陽性感染症を誤って陰性として分類したことを意味します。 AI-LSTM モデルを使用すると、研究者らはウイルスを拡散させた 100 例中 11 例を見逃しましたが、迅速抗原検査では 44 例を見逃しました。インターン記者の張佳新

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