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        人工智能“聞咳嗽識新冠”

        2020-11-10 06:16:01
        環(huán)球時報 2020-11-10
        關鍵詞:麻省理工學院準確率新冠

        英國廣播公司(BBC)8日稱,美國麻省理工學院的研究人員正試圖通過人工智能算法識別新冠患者,“只要聽到咳嗽聲音,就能知道這個人有沒有感染新冠病毒”。

        報道稱,相關研究結果發(fā)布在電氣電子工程學會的《醫(yī)療生物工程》期刊上。論文共同作者之一、麻省理工學院科學家蘇比拉納表示,“感染新冠病毒之后,就算是沒有出現(xiàn)任何癥狀,你發(fā)出的聲音也會變得不一樣?!彼硎?,人工智能通過分析大量樣本、找出聲音的細微不同之處后,就能單憑咳嗽的聲音分辨出是否感染新冠病毒?!霸摷夹g對檢測無癥狀患者特別有用,因為人類的耳朵無法從無癥狀患者咳嗽的聲音中分辨細微差異?!?/p>

        研究人員表示,在新冠病毒測試結果呈陽性的人中,該算法的準確率達98.5%。在無癥狀患者中,準確率高達100%?!半S著學校和大眾運輸工具重新開放,這項技術可以在包括學校、工作場所和公共場所等地做篩檢預警”。

        目前包括英國劍橋大學、卡內基·梅隆大學等多個團隊也都在進行類似研究。劍橋大學“新冠病毒聲音計劃”就在通過從呼吸和咳嗽聲中辨認新冠確診病例,在今年7月的測試中取得80%的準確率。該項目使用了3萬個聲音樣本,而麻省理工學院收集了多達7萬個聲音樣本。人工智能專家切斯表示,通過咳嗽聲音辨認新冠患者是“人工智能應用的經典范例”,應用類似原理,人工智能已能從X光照片中準確識別癌癥患者。▲

        (陳山)

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