Эксперты утверждают, что мобильное приложение, менее минуты проводящее голосовой тест на ковид, может быть более точным, чем привычный тест на мазок.
Инновационное приложение, которое может обнаруживать коронавирус по голосу, стало результатом крупного научного прорыва. По словам ученых, технология на основе искусственного интеллекта проще в использовании и точнее, чем тест бокового потока.
Мобильному приложению требуется менее минуты, чтобы отметить положительные случаи, и оно дает точный результат в 89% случаев, а отрицательные – в 83% случаев.
По данным Имперского колледжа Лондона, точность тестов на латеральный поток сильно различается и может пропускать 20-81% положительных случаев в разных условиях.
Новое приложение можно использовать для очень быстрой проверки людей на наличие вируса перед их посещением массовых мероприятий, таких как концерты и крупные спортивные матчи. Его также можно использовать в более бедных странах, где ПЦР-тесты золотого стандарта очень дороги и часто труднодоступны.
Голландские исследователи говорят, что коронавирус обычно поражает верхние дыхательные пути и голосовые связки, что приводит к изменению голоса человека.
Команда решила выяснить, можно ли обнаружить новый вирус по голосам людей.
Эксперты использовали данные краудсорсингового приложения «Covid-19 Sounds» Кембриджского университета, которое содержало 893 аудиосэмпла от 4352 участников.
А из выборочного исследования 308 респондентов дали положительный результат на коронавирус.
Приложение устанавливается на мобильный телефон пользователя, и участники сообщают некоторые основные сведения о демографии, истории болезни и статусе курения. Затем их просят записать некоторые дыхательные звуки –кашлянуть три раза, подышать глубоко через рот 3-5 раз и трижды прочитать с экрана короткое предложение.
Исследователи использовали метод анализа голоса, называемый анализом мел-спектрограммы, который определяет различные характеристики голоса, такие как громкость, мощность и изменение во времени.
Чтобы отличить голоса пациентов с Ковидом-19 от тех, кто не болел, команда построила различные модели искусственного интеллекта и оценила, какая из них лучше всего подходит для классификации положительных случаев. Одна модель под названием Long-Short Term Memory (LSTM) превзошла другие. Она основана на нейронных сетях, которые имитируют работу человеческого мозга и распознают основные взаимосвязи в данных. Модель работает с последовательностями, что делает ее подходящей для моделирования сигналов, собранных с течением времени, например, от голоса, благодаря возможности хранить данные в памяти.
По словам исследовательницы Вафаы Альджбави из Маастрихтского университета, многообещающие результаты свидетельствуют о том, что простые записи голоса и точно настроенные алгоритмы искусственного интеллекта потенциально могут обеспечить высокую точность в определении Ковида-19. Такие тесты могут быть предоставлены бесплатно, и их легко интерпретировать. Более того, они позволяют проводить удаленное виртуальное тестирование, а время выполнения работ составляет менее минуты. Их можно было бы использовать, например, в пунктах пропуска для больших скоплений людей для быстрой проверки. Эти результаты показывают значительное улучшение точности диагностики Ковида-19 по сравнению с самыми современными тестами, такими как тест бокового потока. Тест бокового потока имеет чувствительность всего 56%, но более высокую степень специфичности – 99,5%. Это означает, что тест бокового потока ошибочно классифицирует инфицированных людей как отрицательных на Ковид-19 чаще, чем новый тест. Другими словами, с моделью AI LSTM мы можем пропустить 11 из 100 случаев, которые будут распространять инфекцию, в то время как тест бокового потока пропустит 44 из 100 случаев. Высокая специфичность теста бокового потока означает, что только одному из 100 человек будет ошибочно сообщено, что он заразился ковидом, а тест LSTM ошибочно диагностирует 17 из 100 неинфицированных людей как больных. Однако, поскольку этот тест практически бесплатный, можно пригласить людей на ПЦР-тесты, если тесты LSTM покажут, что они положительные.
Команда говорит, что необходимо провести дополнительные исследования с большим количеством участников, прежде чем приложение сможет появиться на телефонах людей.
С начала проекта было собрано 53 449 аудиосэмплов от 36 116 участников, которые можно использовать для улучшения и проверки точности модели.
Команда также проводит дополнительный анализ, чтобы понять, какие параметры голоса влияют на модель ИИ.
Результаты будут представлены на Международном конгрессе Европейского респираторного общества в Барселоне.
