手機 App 憑咳嗽聲偵測武漢肺炎　準確率聲稱高達 98.5%

美國麻省理工的研究員先前在科研期刊《IEEE Journal of Engineering in Medicine and Biology》發表文章，表示他們開發的人工智慧模型只要透過咳嗽聲，就能夠分辨出感染武漢肺炎但未出現病徵和健康的人。這個人工智慧模型判斷未出現病徵的準確度達 100%，確診武漢肺炎的準確度為 98.5%。


Photo by Annie Spratt on Unsplash


麻省理工研發團隊透過網路向超過 7 萬名公眾人士收集，利用手機錄音的咳嗽聲音樣本，同時要求提供者填寫他們是否有任何病徵，或者確診武漢肺炎和其他詳情。結果團隊收集了約 20 萬個咳嗽聲音樣本，當中有約 2,500 人確診或未出現病徵。研究人員利用已確診的 2,500 個樣本，配合 2,500 個隨機抽樣的樣本去訓練人工智慧模型，然後再進行測試。

人工智慧框架會選取 4 個生物標誌，包括咳嗽時的聲帶強度、情緒、肺部和呼吸系統反應、因武漢肺炎而出現的肌肉降解，去判定咳嗽者是否已經染病。團隊目前正開發用作初期篩選的免費手機程式，並且與個別醫院合作，希望能夠擴大咳嗽錄音庫的數據，進一步去訓練人工智慧模型。除了可以用於手機，研究團隊認為技術還能夠用於智慧揚聲器和智慧助理，為用戶作日常檢測。


資料來源：MIT