Американские специалисты из Массачусетского технологического университета разработали нейросеть, способную определить коронавирус по звуку кашля. Они надеются, что в ближайшем будущем этот инструмент можно будет использовать для массовой первичной диагностики. Исследование было опубликовано в журнале IEEE Journal of Engineering in Medicine and Biology.
У многих людей COVID-19 протекает бессимптомно. Однако в этом случае, как оказалось, отличить больных можно по кашлю — разница незаметна для человеческого уха, но специальный алгоритм способен найти отличия.
До начала пандемии некоторые исследовательские группы уже искали способы диагностировать с помощью нейросетей по звуку кашля такие состояния, как пневмония и астма. Ученые из Массачусетского технологического института разрабатывали модели для анализа записей кашля с целью выявления признаков болезни Альцгеймера — заболевания, связанного не только с ухудшением памяти, но и с нейромышечной деградацией, например, ослаблением голосовых связок.
«На звуки при разговоре и кашле влияют голосовые связки и другие органы, — говорит Брайан Субирана, один из авторов работы. — Когда вы говорите, часть разговора похожа на кашель, и наоборот. Это также означает, что информацию, которую мы извлекаем из беглой речи, ИИ может получить из кашля — включая пол человека, родной язык или даже эмоциональное состояние. Так что мы подумали, почему бы нам не проверить, как все это работает по отношению к COVID-19».
Добавив к уже имевшимся наработкам данные об изменении в работе дыхательных путей и легких и натренировав нейросеть на образцах кашля людей с бессимптомным коронавирусом, исследователи смогли создать достаточно точный и надежный инструмент предварительной диагностики.
Исследователи попросили добровольцев присылать им образцы кашля и сообщать данные о себе — пол, возраст, национальность, результаты тестов на COVID-19 и испытываемые симптомы. Всего они получили более 200 тыс. образцов кашля от 70 тыс. пользователей. Около 2500 записей прислали люди с подтвержденным COVID-19, в том числе и бессимптомным.
Даже на начальном этапе нейросеть оказалась способна определить людей с COVID-19 по нескольким параметрам, включая силу голосовых связок, изменения в работе легких и дыхательных путей, мышечную деградацию.
«COVID-19 влияет на издаваемые звуки, даже если у вас нет симптомов», — отмечают исследователи.
К концу обучения нейросети исследователям удалось добиться точности в 98,5% при определении людей с COVID-19, включая тех, у кого не было симптомов.
Исследователи надеются, что Управление по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов (FDA) разрешит им создать приложения для телефона и браузера на основе этого алгоритма. Такие приложения могут стать удобным, бесплатным и неинвазивным инструментом предварительного скрининга для выявления людей с бессимптомной коронавирусной инфекцией. Пользователи могли бы ежедневно проверять свое здоровье, просто кашляя в телефон и мгновенно получая информацию, могут ли они болеть COVID-19 и следует ли им обратиться к врачу за тестированием.
«Эффективное применение этой программы как группового диагностического инструмента может уменьшить распространение пандемии, если все будут использовать его перед тем, как отправиться в школу, на фабрику или в ресторан, — говорит Брайан Субирана, один из авторов работы.
Ранее о возможности определять коронавирус по голосу заявили специалисты Кембриджского университета. Они разработали приложение для сбора данных о кашле и изменениях голоса и дыхания у пациентов с COVID-19.
Приложение COVID-19 Sounds доступно для браузеров Chrome и Firefox, скоро появятся версии для смартфонов на базе Android и iOS.
Приложению понадобятся основные демографические и медицинские данные пользователей, образцы их речи, дыхания и кашля, а также информация о том, есть ли у них положительный результат теста на коронавирус. Медицинских консультаций приложение не предоставляет — оно лишь собирает информацию для исследовательских целей.
В дальнейшем эти данные предполагается использовать для более точной диагностики и выявления осложнений. Кроме данных по COVID-19 исследователи надеются собрать информацию и по другим респираторным заболеваниям.