PixelCatchers / Getty Images
Ключевые выводы
- Инфекции COVID-19 влияют на дыхание и речь.
- Исследователи из Массачусетского технологического института разработали инструмент на основе искусственного интеллекта, который анализирует аудиозаписи принудительного кашля для диагностики COVID-19.
- Инструмент потенциально может дополнить или заменить существующие диагностические тесты COVID-19, но не без своих недостатков.
Неужели скоро останутся в прошлом проверки температуры и болезненные мазки из носа? Согласно результатам исследования, проведенного группой из трех исследователей из Массачусетского технологического института, анализируя звуковые характеристики принудительного кашля, передовое программное обеспечение искусственного интеллекта показывает многообещающие возможности для выявления людей с COVID-19. (Массачусетский технологический институт). Сентябрьское исследование было опубликовано вОткрытый журнал инженерии в медицине и биологии IEEE.
Как и все респираторные заболевания, COVID-19 поражает такие органы и ткани, как легкие, гортань (или голосовой ящик) и трахею (или дыхательное горло), ограничивая потребление кислорода и вызывая соответствующие изменения в дыхании и речи. В тяжелых случаях эти изменения «могут привести к затрудненному дыханию, на исправление которого могут потребоваться месяцы», - говорит Кэтрин Герц, адъюнкт-инструктор по глобальным исследованиям в области здравоохранения в Университете Айовы, которая не принимала участия в исследовании, со ссылкой на Университет Джона Хопкинса. В легких случаях эти изменения могут быть слишком незаметными для человеческого уха - но не для обнаружения сложной (и сверхчувствительной) технологии искусственного интеллекта.
"На звуки разговора и кашля влияют голосовые связки и окружающие органы", - сказал Брайан Субирана, доктор философии, директор лаборатории Auto-ID Массачусетского технологического института и один из авторов исследования.ScienceAlert. "Это означает, что когда вы говорите, часть вашего разговора похожа на кашель, и наоборот. Это также означает, что вещи, которые мы легко получаем от беглой речи, ИИ может улавливать просто от кашля, включая такие вещи, как пол человека, родной язык или даже эмоциональное состояние ».
Что это значит для вас
Ваш статус заражения COVID-19 может отражаться на ваших голосовых характеристиках. Хотя тест от кашля на COVID-19 выглядит многообещающим, необходимы дополнительные исследования. А пока вы можете посетить веб-сайт департамента здравоохранения вашего штата или местного округа, чтобы найти самую свежую местную информацию о тестировании. Позвоните своему врачу, если вы испытываете симптомы COVID-19.
Как была разработана модель?
Исследователи разработали Open Voice Brain Model (MOVBM) Массачусетского технологического института, основанную на искусственном интеллекте «структуру обработки речи», которая служит диагностическим тестом COVID-19. MOVBM основывается на наборе из пяти биомаркеров или признаков, обычно связанных с конкретным заболеванием или расстройством, для распознавания респираторных нарушений по характеристикам инфекции COVID-19. Эти биомаркеры включают:
- Мышечная деградация
- Изменения голосовых связок
- Изменения настроения / настроения
- Изменения в легких и дыхательных путях
«Физическая структура легких и дыхательных путей изменяется из-за респираторных инфекций, и в первые дни COVID-19 [пандемии] эпидемиологи прослушивали легкие, в то время как пациенты заставляли кашлять как часть своих методов диагностики», - пишут авторы. , описывая, как COVID-19 влияет на качество вокализации.
Создав трехъязычный (английский, испанский и каталонский) механизм аудиозаписи, авторы смогли собрать аудиозаписи принудительного кашля 5320 участников, а также любую соответствующую медицинскую информацию. Данные 4256 участников были впоследствии введены в модель, чтобы «научить» его различать принудительный кашель тех, у кого тест на COVID-19 отрицательный, и принудительный кашель тех, кто дал положительный результат на COVID-19; данные оставшихся 1064 участников были использованы для проверки его способности делать это.
В целом модель правильно определила 100% бессимптомных аудиозаписей с COVID-19, 98,5% всех аудиозаписей с COVID-19 и 88% всех аудиозаписей.
Есть ли у модели будущее в сфере здравоохранения?
Авторы писали, что эти результаты предполагают, что MOVBM «имеет большой потенциал для работы параллельно с системами здравоохранения, чтобы расширить существующие подходы к управлению распространением пандемии». Они указывают на преимущества модели перед существующими инструментами обнаружения COVID-19 в качестве доказательства своего утверждения. В отличие от текущих вирусологических и серологических тестов, которые стоят в среднем 23 доллара США и занимают несколько дней, например, MOVBM полностью бесплатен, обеспечивает мгновенные результаты и имеет более высокую степень точности при загрузке.
Однако врачи видят как функциональные, так и практические препятствия на пути его широкого внедрения. Джошуа О. Бендитт, доктор медицинских наук, профессор отделения легочных заболеваний, реанимации и медицины сна Медицинской школы Вашингтонского университета, говорит Verywell, что «это интересная идея, но ее необходимо протестировать на группе людей, которые симптоматические, но с другим заболеванием ».
«На мой взгляд, реальный вопрос заключается в следующем:« Может ли эта программа отличить кашель человека с COVID-19 от человека, страдающего простудой (также [а] коронавирусом), гриппом, бактериальной пневмонией и другими часто встречающимися состояниями? »» он говорит.
Герц считает, что у этой модели есть потенциал, но ее технологическая сложность может доказать ее крах.
«Хотя записи кашля звучат обнадеживающе, неясно, сколько времени потребуется, чтобы получить одобрение от FDA, чтобы произвести больше машин, способных анализировать характер кашля, как описано в исследовании, а также обучать людей, чтобы [они] могли правильно использовать оборудование, чтобы при тестировании людей было как можно меньше ложных срабатываний и ложноотрицательных результатов », - говорит она. В конце концов, гораздо проще взять мазок изо рта, чем провести анализ аудиозаписи.