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麻省理工学院研发 AI 模型,靠分析咳嗽声找出武汉肺炎患者

2024-11-23 206


麻省理工学院的科研团队早前在生物医药期刊《IEEE Journal of Engineering in Medicine and Biology》发表文章,表示开发了一个可以靠咳嗽声,找出武汉肺炎患者的人工智能模型,只要整合到手机程式或智慧扬声器,就能够非常简单地进行测试。

麻省理工学院收集了约 20 万个、来自 7 万名志愿者的咳嗽声,他们以手机录下干咳声,并且填写有关症状的调查,是否有感染武汉肺炎和其他详情。结果团队选取了 2,500 名确诊感染志愿者的咳嗽声样本,配合另外 2,500 个随机的样本,去训练和测试人工智能模型。

该人工智能模型在辨认武汉肺炎确诊者的咳嗽声时,准确度为 98.5%;而无症状咳嗽者的准确度是 100%。该人工智能框架会透过声带强度、情绪、肺部和呼吸反应,还有因为武汉肺炎的肌肉降解 4 项生物标记。麻省理工学院科研团队会将程式免费提供,并与多间医院合作,希望可以扩大咳嗽声数据库,进一步训练人工智能。

  • COVID-19 Artificial Intelligence Diagnosis using only Cough Recordings

(本文由 Unwire HK 授权转载;首图来源:pixabay)

2020-11-04 07:03:00

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