Close Menu
Український телекомунікаційний портал
    Facebook X (Twitter) Instagram Threads LinkedIn Telegram RSS
    Український телекомунікаційний портал
    • Новини
    • Мобільна техніка
    • Технології
    • ПЗ
    • Наука
    • Транспорт
    • Дім
    • Обладнання
    • Здоров’я
    Facebook X (Twitter) YouTube Telegram Threads LinkedIn RSS Bluesky
    Український телекомунікаційний портал
    Home»Новини»Наука»Штучний інтелект навчили розпізнавати Covid-19 по звуку кашлю
    Наука

    Штучний інтелект навчили розпізнавати Covid-19 по звуку кашлю

    АндрійBy Андрій01.11.2020Коментарів немає2 Mins Read
    Facebook Twitter Email Telegram Copy Link

    Люди, інфіковані COVID-19, що не мають симптомів, не виявляють помітних фізичних ознак хвороби. Таким чином, вони з меншою ймовірністю будуть проходити тестування на вірус і можуть неусвідомлено поширити інфекцію серед інших. Однак навіть при безсимптомному перебігу Covid-19 можна виявити хворобу. Дослідники з Массачусетського технологічного інституту виявили, що безсимптомні хворі можуть відрізнятися від здорових людей своїм кашлем. Людське вухо ці відмінності не вловлює, але штучний інтелект дуже добре відрізняє покашлювання заражених від кашлю тих, хто зовсім не хворий.

    Модель навчали на десятках тисячах зразках кашлю, які учасники експерименту відправляли дослідникам. Згодом модель успішно ідентифікувала кашель підтверджених хворих коронавірусом в 98,5% і безсимптомних хворих – в 100% випадків. На сьогоднішній день дослідники зібрали понад 70 тисяч записів, кожна з яких містить кілька прикладів кашлю, всього близько 200 тисяч семплів. Близько 2500 записів були представлені людьми, у яких було підтверджено наявність коронавіруса, в тому числі в безсимптомній формі.

    Вчені створили нейромережу, яку навчили за допомогою записів, зроблених в ході розмов по телефону або дзвінків в різних месенджерах. Моделі давали слухати десятки тисяч аудіо, на яких був присутній кашель, доповнивши їх спеціально зробленими записами вимушеного кашлю. В ході дослідження були використані попередні напрацювання вчених, в яких записи вимушеного кашлю використовували для прогнозування розвитку хвороби Альцгеймера. Ця патологія пов’язана не тільки з погіршенням пам’яті, але і з нервово-м’язовою деградацією, таке як ослаблення голосових зв’язок.

    Після навчання нейромережа точно ідентифікувала по кашлю 98,5% людей, у яких було підтверджено наявність Covid-19. У тому числі модель визначила 100% безсимптомних хворих, чий результат тесту на коронавірус був позитивним. Стаття про розробку опублікована у виданні IEEE Journal of Engineering in Medicine and Biology. Зараз команда вчених працює над тим, щоб програмою можна було користуватися через мобільний додаток. Якщо FDA схвалить розробку в великих масштабах, то програма може стати безкоштовним і зручним інструментом для виявлення хвороби. Користувач може коли завгодно заходити в додаток, кашляти в свій телефон і миттєво отримувати інформацію про свій стан. Автори винаходу підкреслюють, що їх розробка не може бути єдиним інструментом для діагностики коронавіруса. Якщо ШІ виявить інфекцію, то потім необхідно здати традиційний тест на Covid-19.

    COVID-19

    Читайте також

    Вчені скасували високосні секунди: як зміниться світовий час

    17.10.2026

    Відбитки пальців віком 2200 років розкрили, хто створював китайську теракотову армію

    17.10.2026

    Вчені створили «живий пісок», який утримує воду в шість разів повільніше

    17.10.2026

    Останні

    NASA дослідить гігантську діру на Місяці: під поверхнею може ховатися величезна печера

    17.10.2026

    Дослідження показало, як алкоголь може запускати руйнівні процеси в мозку

    17.10.2026

    Пілот F-22 уперше керував дроном Fury з кабіни винищувача

    17.10.2026

    Моніторинг цукру без проколів пальця допоміг покращити контроль діабету другого типу

    17.10.2026
    Facebook X (Twitter) YouTube Telegram RSS
    • Контакти/Contacts
    • Про нас
    • Редакційна політика
    © 2026 Portaltele.com.ua. Усі права захищено. Копіювання матеріалів дозволено лише з активним гіперпосиланням на джерело.

    Type above and press Enter to search. Press Esc to cancel.