人工智慧靠咳嗽聲就能找出新冠患者!?判斷成功率還高達98%
AI 檢測咳嗽時異音 找出 COVID-19 無症狀感染者
研究團隊在疫情爆發後開始將此技術運用在新冠病毒的篩檢上。研究團隊總共收集了多達7萬個聲音樣本，用來訓練人工智慧模型，每一個樣本皆含數次咳嗽的聲音，其中有2500個樣本來自於確診者。蘇比拉納表示：「在醫療領域，這是迄今為止最大的咳嗽數據庫了」。
接著團隊在 1,000 個樣本上測試此 AI 模型，其中樣本有一半為健康者的咳嗽聲，另一半為確診肺炎者的咳嗽聲。在測試中，人工智慧準確地辨識出 98.5% 的確診患者，且辨識出 100% 的無症狀感染者，展現令人歎為觀止的準確性。
▲就算是新冠患者未表現出圖中的症狀，人工智慧演算法仍可從咳嗽聲辨識無症狀感染者。 （示意圖，與本事件無關／Photo by UN Response to COVID-19 on Unsplash)
論文共同作者之一的蘇比拉納表示：「即使患者看似無症狀，一旦染上 COVID-19，其產生聲音的方式也會發生變化。」但他同時也強調，雖然該 人工智慧 能夠檢測出不健康的咳嗽聲，但依然需謹慎使用，因為該工具是以「篩選條件」的方式找到相符的疾病，因此也可能出現偶然地完全符合篩選條件，卻不是 COVID-19 的狀況，不論是個人或醫療人員都須謹慎判斷。
團隊盼推出檢測 APP 民眾在家也可免費自我篩檢
▲團隊盼能開發出應用此 AI 的免費應用程式。 (Photo by Brian McGowan on Unsplash)
目團隊正在與多家醫療機構合作，以利建立起更多元的數據庫，使預測更精準。
除此之外，研究團隊也正嘗試開發出應用此 人工智慧 的免費應用程式，如果獲得 FDA（美國食品和藥物管理局，Food and Drug Administration）的許可，接下來團隊將會與私人企業合作，開發手機 APP。該 APP 將可能成為一個免費、便捷、居家性的病毒預先篩檢工具，特別是能夠識別出無症狀感染者。使用者可以將咳嗽聲以手機錄製後，上傳提供 AI 分析，就能得知是否有被感染的可能性，再進行正式的新型冠狀病毒篩檢。
蘇比拉納表示：「如果每個人在去教室，工廠或餐廳之前都使用該診斷工具，則該組診斷工具的有效實施可以減少大流行的傳播。」
長期關注人工智慧相關議題的作家和演講家卡倫姆‧柴斯（Calum Chace）表示，這個能通過咳嗽聲音辨認新冠病毒疾病的演算法是「AI 人工智慧的經典範例」，他過去也曾就 AI 對人類帶來的衝擊提出警告，但這一次柴斯表示：「這是運用 AI 幫助人類的一個好例子，單就這件事來看，我看不出 AI 會帶來什麼危險。」
也許，AI 將能成為阻止疫情擴散的最大助力之一。
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