【AI檢測染疫】新冠肺炎患者有特別咳嗽聲?麻省理工開發AI可以篩查到!

【AI檢測染疫】新冠肺炎患者有特別咳嗽聲?麻省理工開發AI可以篩查到!

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ByJasmine on 03 Nov 2020 Digital Editor

新冠肺炎肆虐全球,隨著無症狀感染者的增加,讓多數患者無法及時察覺染疫,同時容易被檢驗人員遺漏,導致新冠肺炎逐漸擴散,讓全球籠罩在新冠肺炎的陰影之下。麻省理工學院(MIT)近日發現人們的咳嗽聲中帶有一種不易被察覺的模式,因此開發了AI模型,透過咳嗽聲幫助快速篩檢感染的患者。

使用AI技術檢測咳嗽聲並非新鮮事,該技術已被醫學界用來檢測哮喘、肺炎等會影響患者咳嗽方式的相關疾病。然而,在新冠疫情爆發前,MIT的研究員Brian Subirana才剛證實咳嗽異音能夠有效檢測阿兹海默症。由於阿兹海默症與新冠肺炎有部分相同的症狀,因此啓發了Subriana的團隊將該技術應用在檢測新冠肺炎上。

新冠肺炎肆虐全球,隨著無症狀感染者的增加,讓多數患者無法及時察覺染疫,同時容易被檢驗人員遺漏,導致新冠肺炎逐漸擴散,讓全球籠罩在新冠肺炎的陰影之下。
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有鑒於此,Subriana的團隊開始搜集有關咳嗽研究的大數據,利用成千上萬的咳嗽樣本訓練AI。後來成功開發AI預測模型,並提供給電機電子工程師學會(Institute of Electrical and Electronics Engineers,IEEE)開放檢閱。

1000個檢測樣本當中,有一半為健康的咳嗽聲,另一半則是確診新冠肺炎患者的咳嗽聲。測試結果發現,該AI模型可成功辨識高達98.5%新冠肺炎患者的咳嗽聲,甚至辨識出100%無症狀感染者,準確程度非常高。

新冠肺炎肆虐全球,隨著無症狀感染者的增加,讓多數患者無法及時察覺染疫,同時容易被檢驗人員遺漏,導致新冠肺炎逐漸擴散,讓全球籠罩在新冠肺炎的陰影之下。
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據悉,該AI模型透過判斷聲帶强度、情緒、肺活量、呼吸功能和肌肉等細微變化,來檢測對方是否感染新冠肺炎或擁有相似的症狀。不過,儘管AI系統能夠辨識新冠肺炎患者的咳嗽聲,但Subriana表示在使用上依舊需要多加留意。基於該AI模型是以篩選條件來匹配符合的疾病,因此有時可能會出現偶然符合篩選條件,但卻不是新冠肺炎的狀況,醫療人員必須謹慎判斷。

目前,該AI模型正與多家醫療機構合作,希望透過建立更龐大的數據庫,達到更精準的預測效果。Subriana表示,若果未來成功取得美國食品藥品管理局(Food and Drug Administration,FDA)許可,團隊將與私人企業合作,開發移動裝置免費應用程式,讓更多用戶可進行居家檢測,有望防止新冠肺炎疫情持續擴散。

Text by BusinessFocus Editorial

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