今年九月,麻省理工學院(MIT)的研究人員發(fā)表了題為《COVID-19 Artificial Intelligence Diagnosis using only Cough Recordings》(僅使用咳嗽記錄進行 COVID-19 人工智能診斷)的論文,文中發(fā)現新冠病毒患者的咳嗽聲與健康人不一樣。
普通的新冠病毒患者在得病之后會伴隨咳嗽、流鼻涕、發(fā)燒等癥狀,他們往往較為容易追蹤和檢測;相反沒有明顯癥狀的患者卻能夠隱藏在人群中很難被識別,因為他們不知道自己有沒有患病。然而 MIT 似乎找到了高效識別無癥狀患者的方法。
MIT 提供的模型只需要一段簡單的咳嗽聲,就能檢測出受測者是否感染新冠病毒,無需依靠之前明顯的特征。這是因為 AI 模型能夠辨別新冠病毒患者和健康人之間咳嗽聲的差異,而人耳不行、即使是專業(yè)的醫(yī)護人員。
該研究成果發(fā)表在《IEEE 醫(yī)學和生物學工程雜志》上,并得到了廣泛的關注。
這項技術可以應用于大規(guī)模 COVID-19 無癥狀篩查工具,并具有實時性和可分發(fā)性。目前,該工具可在辦公場所和公共區(qū)域重新開放時,對辦公人員和公眾進行日常篩查,并迅速掌握當前群體中的疫情狀況。
同時,該項研究成果也同步提交到了 FDA 和其他監(jiān)管機構,如獲得批準,與之相關的應用程序將免費用于大規(guī)模人群篩查。
1、基于聲學生物標記特征的 AI 語音處理模型
研究中所使用的 AI 模型提取了咳嗽記錄的音頻特征(梅爾頻率倒譜系數),并將它輸入到神經網絡(卷積神經網絡,CNN)中,學習新冠病毒患者與健康人之間的咳嗽差異。
正如 Subirana 在文中解釋說:“說話聲和咳嗽聲都會隨著聲帶及周圍器官的變化而改變。這意味著你在說話時,說話的一部分就像是咳嗽,反之亦然。”
其實,利用 AI 模型研究聲學特征并不是首例。早在疫情爆發(fā)之前,MIT 研究團隊已經在嘗試利用 AI 分辨聲音來診斷阿爾茨海默癥(AD)早期的患者。也正是這項研究,使得他們發(fā)現了識別 COVID-19 無癥狀感染者的可能性,并提供了 AI 算法支持。
具體來說,研究人員訓練了三個神經網絡模型。
第一個模型用來提取一個人聲帶的強弱特征,利用有聲讀物數據集(含 1000 小時音頻)進行訓練。
第二神經網絡用來區(qū)分言語中的情緒狀態(tài)。據了解,患者的神經功能衰退較一般人更為普遍,經常會表現出沮喪、悲傷等負面情緒。因此,研究人員利用演員表達不同情緒的大型語音數據集,開發(fā)了情緒語音分類器。
第三個神經網絡在自建的咳嗽數據集上訓練,用來辨別肺和呼吸功能的變化。
最后研究人員將三種模型整合在一起,形成了一個用于檢測肌肉退化的 AI 框架。經過檢測發(fā)現,基于聲帶強度、情緒、肺和呼吸功能等生物特征,該 AI 模型能夠很準確地識別出新冠病毒患者。
2、MIT 提供的模型能夠 100% 檢測出無癥狀新冠病毒患者
決定模型準確率的兩大因素為:模型架構和數據集。因此,除了上述出色的架構外,一定少不了合適的數據集。
今年 4 月,MIT 研究人員建立了一個公開咳嗽數據收集網站(https://opensigma.mit.edu/),允許所有人通過網絡瀏覽器、手機或者筆記本電腦等設備自愿提交咳嗽錄音。
截止到目前,該網站收集了超過 7 萬個錄音,共包含約 20 萬份咳嗽音頻樣本。其中,2500 多個樣本由已經確診的患者提交,包括那些無癥狀感染者。作者也很自豪的說:“在醫(yī)療領域,這是迄今為止最大的咳嗽數據集。”
實驗證明,僅使用上述的 AI 模型,可以從確認已患有新冠病毒的人中準確地識別出 98.5% 的咳嗽,并且以 100% 的準確性檢測出了沒有任何癥狀,但檢測呈陽性的那些人。
由此可見,新冠病毒患者即時沒有明顯癥狀,其聲音也會發(fā)生明顯的變化。同時,該 AI 模型可以通過這一變化有效地識別出無癥狀感染者。
與目前唯一已實施的篩查方法(測量體溫)相比,只有 45%的輕中度新冠病毒患者有發(fā)燒(體溫升高)的癥狀。如果將 MIT 提供的技術應用于每日檢查中,會有不錯的提升。
目前,MIT 的團隊正在與相關企業(yè)合作將該 AI 模型整合到手機應用程序(App)中,以便人們方便地對疾病風險進行初步評估。
同時,為了訓練和增強 AI 模型的準確性,研究人員也與世界各地的多家醫(yī)院合作,以收集更大、更多樣化的咳嗽記錄集,并提供到后續(xù)的模型訓練中。
正如文中所敘述的那樣,新興的人工智能技術正在也將被應用于更多的領域當中??梢允怯脕戆l(fā)現無癥狀感染者,遏制新冠病毒的傳播,也可以是識別和檢測早期阿爾茲海默癥患者,進行及時的治療……
原文標題:僅憑咳嗽聲就可100%檢測出新冠病毒患者?MIT研發(fā)可辨別新冠病毒的AI模型
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