僅靠咳嗽聲,無症狀的新冠患者也躲不掉人工智慧的緝捕!(上)

 

 

檢驗新冠肺炎的新方法就交給人工智慧啦!

 

人工智慧現在可從人的咳嗽聲中,認出對方是否為新冠肺炎患者──就算是無症狀患者,也能被辨識出。在目前全球疫情尚未趨緩之際,AI 可說是為新冠病毒的檢測帶來新希望!

美國麻省理工學院(MIT)實驗室日前發表一篇論文,表示他們開發出的最新 AI 演算法,只要聽到人的「咳嗽聲」,就能知道這個人有沒有感染新型冠狀病毒。重要的是──這個方法對檢測出無症狀患者特別有用。

 

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▲ MIT 新開發的人工智慧演算法,光聽咳嗽聲就能辨識新冠患者──包含無症狀患者。(示意圖,與本事件無關/Photo by UN Response to COVID-19 on Unsplash)

 

 

新冠疫情依然在全球多國延燒,有越來越多證據顯示,在新冠病毒感染者中「無症感染者」佔了相當大的比例。這些沒有發燒、咳嗽、四肢無力等明顯特徵的無症狀感染者,因接受檢測的機會遠遠小於有症狀的感染者、難以及早接受治療,故可能持續傳染給他人,成為疫情防堵的最大威脅。

而近日,麻省理工學院(MIT)實驗室公開表示,他們利用 AI 成功開發出一種冠狀病毒檢測的新方法。

該方法的關鍵是分析人的「咳嗽聲」。MIT 研究人員在電氣電子工程學會(IEEE)的《醫療生物工程》(Engineering in Medicine and Biology)期刊上發表一篇論文,文中表示他們發現無症狀感染者發出的咳嗽聲、與身體健康的一般人有所不同,或可幫助協助辨識出感染病毒的患者,使預篩變得更加容易。雖然人耳無法辨認這種細微的差異,但人工智慧 可以。

在此篇論文中,研究人員明確表示,他們已經開發出一種能辨識新冠肺炎患者咳嗽聲的人工智慧

 

「聽聲」看診 人工智慧靠聲音辨識多種疾病

其實在疫情開始流行之前,研究團隊已著手開發能分析咳嗽異聲的人工智慧。當時的目標是一望能診斷出肺炎、哮喘和阿茲海默症等疾病。

麻省理工學院自動識別實驗室的研究科學家、同時也是此次論文共同作者之一的布萊恩‧蘇比拉納(Brian Subirana)已證明咳嗽異聲可以幫助預測阿茲海默症。由於新冠肺炎與阿茲海默症有某些相同的症狀,因此團隊便思考是否能將此技術應用至疫情檢測上。蘇比拉納表示:「感染新冠病毒疾病之後,就算是沒有出現任何症狀,你發出聲音的方式也會變得不一樣了。」

 

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▲新冠患者就算是無症狀,發出的咳嗽聲也會與一般人不同。人類無法辨識其不同之處,但人工智慧可以。(示意圖,與本事件無關/Image by Mary Theresa McLean from Pixabay)

 

 

研究團隊訓練了稱為「ResNet-50」的神經網絡,用 1000 多個小時的語音資料集訓練,以辨識區分不同強度的聲音。有研究成果表示,聲似「mmmm」的發音可以顯示出一個人聲帶肌肉的狀況,AI 可以根據其中細微的不同,判斷出是否有呼吸道症狀。

之後,團隊訓練了第二個 AI 模型,用來區分言語中明顯的情緒狀態。因罹患疾病、神經系統較脆弱的人,表現出沮喪、憂鬱比表達快樂的頻率更高。研究人員是透過蒐集演員表演的資料集來開發出「語音情緒分類器」的模型,讓 AI 得以辨識如平靜、快樂和悲傷等從聲音流露出的情緒。

接著,研究團隊訓練了第三個 AI 模型,專門辨別肺部和呼吸功能的變化。

最後,該團隊將這三個模型結合在一起,並多編寫一種檢測肌肉退化的演算法。團隊試用這組結好的 AI 模型,辨識包括阿茲海默症患者在內的人聲錄音。他們發現,與舊有的 AI 相比,新 AI 可以更好地識別出患有阿茲海默症的聲音樣本。

結論表明,聲帶減弱、語言情緒、肺活量、呼吸功能以及肌肉退化這四個面向是診斷的要點,同時也可用來檢驗是否罹患 COVID-19。

 

別急著跳出!下一篇文章即將介紹人工智慧如何從咳嗽辨識無症狀患者。請點此接續看下去!

 

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