麻省理工學院的研究人員正在開發一種直接在智慧型手機上偵測 COVID-19 的方法，只需聆聽使用者咳嗽的聲音即可。足以使篩檢成為一種日常行為，並可能有助於降低傳播風險。研究人員基於人工智慧的模型現階段的可靠性已經達到 98.5%。
疫情的新冠肺炎法國正在經歷第二次令人擔憂的病例爆發，迫使當局重新採取遏制措施。一如既往，這些措施對法國的人口和企業非常嚴格。然而，在公共當局可以用來阻止這種流行病的新工具中，電子控製手段發展很快。這不是提及接觸者追蹤的問題——該國體現的一種補充控制方法多抗新冠病毒。
但尚未證明其有效性，即使TousAntiCovid 似乎正在逐漸贏得下載之戰。麻省理工學院的研究人員在一篇引人入勝的科學論文中解釋了他們如何發展出一種基於機器學習和人工智慧的模型，只需聆聽用力咳嗽的錄音即可檢測冠狀病毒。換句話說，讓你咳嗽在您自己的智慧型手機上。根據研究人員自己的測試，該模型的結果是陽性病例檢出率為98.5%，無症狀病例的正確檢測率甚至上升到100%。
為了實現這一結果，研究人員收集了約 7 萬名參與者透過網站錄製的錄音。參與者必須透過智慧型手機或電腦麥克風記錄咳嗽情況，同時完成有關其健康狀況和可能症狀的調查。總體而言，檢測模型提高了其準確性，這要歸功於20 萬條用力咳嗽錄音，其中 2,500 條來自確診的 COVID-19 病例。研究人員的想法並不新鮮。類似的實驗模型在阿茲海默症的檢測中取得了顯著的良好效果。
然而，研究人員的成就是證明我們可以使用與聲音、呼吸、呼吸反應和特定肌肉退化相關的生物標記以較低的成本檢測 COVID-19。在這些優異成績的基礎上，研究人員正在將他們的檢測模型應用到智慧型手機應用程式中。他們的目的是免費分發這個檢測工具。同時與醫院密切合作，透過更多記錄進一步完善他們的模型。
最終，研究人員將想像出創新的應用。該系統尤其可以本地整合到智慧型手機和連網揚聲器中，以進行日常的 COVID-19 測試。測試的優點是非侵入性且完全免費。對抗 COVID-19 的小革命即將開始？
來源 ：IEEE
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