Aplicaţia COVID-19 care detectează virusul după voce. Este „mai precisă decât testele clasice”
Există o aplicaţie COVID-19, disponibilă pe telefon, care detectează virusul după voce. Este „mai precisă decât testele clasice”, spun specialiștii, care au demonstrat că un model de inteligenţă artificială are o precizie de 89% şi este ieftin de utilizat, ceea ce înseamnă că ar putea fi adoptat în ţările cu venituri mici, unde testele PCR sunt mai scumpe.
Aplicaţia COVID-19 care detectează virusul după voce. Este „mai precisă decât testele clasice”
Rezultatele Covid pot fi furnizate în mai puţin de un minut şi se spune că reprezintă o „îmbunătăţire semnificativă” a preciziei testelor cu flux lateral, au declarat oamenii de ştiinţă, potrivit SkyNews.
În mod normal, infecţia are impact asupra tractului respirator superior şi asupra corzilor vocale, astfel că cercetătorii au decis să analizeze modificările vocii cu ajutorul unui model de inteligenţă artificială pentru a detecta COVID.
„Aceste rezultate promiţătoare sugerează că înregistrările vocale simple şi algoritmii de inteligenţă artificială bine reglate pot, potenţial, să atingă o precizie ridicată în determinarea pacienţilor care au infecţia COVID-19. Astfel de teste pot fi furnizate fără costuri şi sunt simplu de interpretat. În plus, ele permit efectuarea de teste virtuale, la distanţă, şi au un timp de răspuns de mai puţin de un minut. Acestea ar putea fi utilizate, de exemplu, la punctele de intrare pentru adunări mari, permiţând o depistare rapidă a populaţiei”, a explicat Wafaa Aljbawi, cercetător la Institutul de Ştiinţă a Datelor din cadrul Universităţii Maastricht din Olanda.
Date din aplicaţia COVID19 Sounds a Universităţii Cambridge, folosite pentru aplicație
Au fost utilizate date din aplicaţia COVID19 Sounds a Universităţii Cambridge, care a fost utilizată de către mulţimea de oameni. Aceasta a inclus 893 de mostre audio de la 4.352 de persoane sănătoase şi nesănătoase.
Utilizatorii trebuie să ofere informaţii despre istoricul lor medical, statutul de fumător şi datele demografice şi să înregistreze unele sunete respiratorii, cum ar fi tusea şi citirea unei propoziţii scurte.
O tehnică de analiză a vocii – numită Mel-spectrogramă – a identificat diferite caracteristici ale vocii pentru a „descompune numeroasele proprietăţi ale vocilor participanţilor”.
„Aceste rezultate arată o îmbunătăţire semnificativă a acurateţei diagnosticării COVID-19 în comparaţie cu testele de ultimă generaţie, cum ar fi testul fluxului lateral. Testul de flux lateral are o sensibilitate de numai 56%, dar o rată de specificitate mai mare, de 99,5%. Acest lucru este important, deoarece semnifică faptul că testul de flux lateral clasifică greşit persoanele infectate ca fiind COVID-19 negative mai des decât testul nostru”, a mai adăugat Aljbawi.
„Cu alte cuvinte, cu modelul AI LSTM, am putea rata 11 din 100 de cazuri care vor continua să răspândească infecţia, în timp ce testul fluxului lateral ar rata 44 din 100 de cazuri”.
Modelul AI este utilizat, de asemenea, pentru o aplicaţie de prezicere a exacerbărilor în boala pulmonară obstructivă cronică. Cercetarea urmează să fie prezentată luni la Congresul internaţional al Societăţii Europene de Pneumologie de la Barcelona.
