研究者尝试用AI通过咳嗽测新冠，或用于无症状感染识别？

根据《MIT News》消息：由于新冠肺炎无症状感染者没有表现出明显的疾病物理症状，因此，他们不太可能对病毒进行检测，并且可能在不知情的情况下将病毒传染给其他人。

美国麻省理工学院的研究人员发现，无症状者的咳嗽方式可能与健康者不同，但是这些差异是人耳无法辨认的，不过可以由人工智能来识别。因此，研究人员利用人工智能开发了一款软件，能通过分析一个人的咳嗽来检测是否感染了新冠病毒。

在最近发表在《IEEE医学与生物学工程学杂志》上的一篇论文中，研究小组报告了一种AI模型，该模型能通过故意咳嗽的声音将无症状的感染者与健康的个体区分开来。人们可以通过手机和笔记本电脑之类设备的浏览器自愿提交。

研究人员用成千上万的咳嗽样本和口语训练了该模型。据称，该模型在听确诊为新冠患者的录音时准确率可达98.5%，无症状感染者咳嗽录音的准确率更高，为100%。

该小组目前正在致力于创建一个基于该AI模型的应用程序，提供一种免费、方便、无创的预筛查工具。该小组打算免费向大众推出，同时还将跟一些医院合作以扩大咳嗽记录数据，从而可以进行进一步的训练。用户可以每天登录，提供他们的咳嗽声，并立即获得有关他们是否可能被感染的信息。

麻省理工学院的科学家Brian Subirana表示：“如果每个人在去教室、工厂或餐厅之前都使用该诊断工具，则可以有效减少疫情的传播。” （钉科技根据《MIT News》消息编译）