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麻省理工研發 AI 模型 靠分析咳嗽聲找出武肺患者

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唐美鳳
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麻省理工的科研團隊早前在生物醫藥期刊《IEEE Journal of Engineering in Medicine and Biology》發表文章,表示開發了一個可以靠咳聲,找出武漢肺炎患者的人工智能模型,只要整合到手機程式或智能揚聲器,就能夠非常簡單地進行測試。

麻省理工收集了約 20 萬個,來自 7 萬名志願者的咳嗽聲,他們需要以手機錄下乾咳聲,並且填寫有關症狀的調查,是否有感染武漢肺炎和其他詳情。結果團隊選取了 2,500 確診感染的志願者的咳嗽聲樣本,配合另外 2,500 個隨機的樣本,去訓練和測試人工智能模型。

該人工智能模型在辨認武漢肺炎確診者的咳嗽聲時,準確度為 98.5%;而無症狀咳嗽者的準確度更加是 100%。該人工智能框架會通過聲帶強度、情緒、肺部和呼吸反應,還有因為武漢肺炎的肌肉降解 4 項生物標記。麻省理工科研團隊會將程式免費提供,並且與多間醫院合作,希望可以擴大咳嗽聲資料庫,進一步訓練人工智能。

來源:IEEE Xplore

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