STUDIU: Aplicația COVID poate detecta boala după voce „mai precis decât testele clasice”

STUDIU: Aplicația COVID poate detecta boala după voce „mai precis decât testele clasice”
septembrie 06 08:46 2022 Timp citire articol: 3 minut(e)

O aplicație pentru telefoanele mobile poate detecta boala Covid-19 după vocea umană cu un „potențial de mare precizie”, folosind inteligența artificială (IA), spun specialiștii.

Infectarea cu coronavirus afectează în mod normal tractul respirator superior și corzile vocale, și astfel cercetătorii au decis să analizeze modificările vocii, folosind un model de Inteligență Artificială, pentru a detecta boala Covid-19.

Modelul IA, transpus într-o aplicație pentru telefonul mobil, poate detecta boala Covid din vocea indivizilor cu o precizie de 89%, și este mai ieftin de utilizat, ceea ce înseamnă că ar putea fi adoptat în țările cu venituri mici, unde testele PCR sunt mai scumpe.

Rezultatele testului sunt furnizate în mai puțin de un minut și reprezintă o „îmbunătățire semnificativă” a preciziei testelor cu flux lateral, au anunțat oamenii de știință.

„Aceste rezultate promițătoare sugerează că o simplă înregistrare vocală și algoritmi IA bine reglați pot, ptențial, să obțină o precizie ridicată în determinarea pacienților care au infecție cu Covid-19”, a declarat Wafaa Aljbawi, cercetătoare la Institutul de Știință a Datelor de la Universitatea Maastricht, din Țările de Jos.

„Astfel de teste pot fi furnizate gratuit și sunt simplu de interpretat. În plus, permit testarea virtuală de la distanță, și au un timp de răspuns mai mic de un minut. Ar putea fi folosite, de exemplu, la punctele vamale, și la adunările mari de persoane, permițând screeningul rapid al populației”, a mai precizat cercetătoarea.

Specialiștii au folosit datele din aplicația Covid-19 Sounds, furnizate de Universitatea Cambridge, din Marea Britanie. Cercetarea s-a bazat pe 893 de mostre audio de la 4.352 de persoane sănătoase sau care aveau Covid.

Utilizatorii care au participat la studiu au furnizat informații despre istoricul lor medical, starea de fumat și date demografice, și au înregistrat câteva sunete bazate pe respirație, cum ar fi tusea și citirea unei propoziții scurte.

O tehnică de analiză a vocii, numită Mel-spectrogramă, a identificat caracteristicile diferite ale vocilor pentru a „descompune numeroasele proprietăți ale vocilor participanților”.

„Aceste rezultate arată o îmbunătățire semnificativă în precizia diagnosticării bolii Covid-19 în comparație cu testele de ultimă generație, cum este testul de flux lateral.

„Testul de flux lateral are o sensibilitate de doar 56%, dar o rată de specificitate mai mare de 99,5%. Acest lucru este important deoarece înseamnă că testul de flux lateral clasifică greșit persoanele infectate ca fiind negative Covid-19 mai des decât testul nostru”, a mai precizat Wafaa Aljbawi.

„Cu alte cuvinte, cu modelul AI LSTM, am putea rata 11 din 100 de cazuri care ar continua să răspândească infecția, în timp ce testul de flux lateral ar rata 44 din 100 de cazuri”.

Modelul IA este folosit și într-o altă aplicație, pentru a estima înrăutățirea simptomelor în boala pulmonară obstructivă cronică (BPOC).

Cercetarea urmează să fie prezentată la Congresul Internațional al Societății Europene de Boli Respiratorii, care se desfășoară între 4-6 septembrie la Barcelona.

scrie un comentariu

1 Comentariu

Adaugă un comentariu