В MIT создали нейросеть, которая вычисляет бессимптомный COVID-19 по кашлю пациента

Учёные использовали три нейросети. Первую на датасете из аудиокниг общей длительностью более 1 тысячи часов обучали распознавать слова со звуком «м», который может говорить о состоянии голосовых связок человека. Вторая на другом датасете тренировалась различать эмоции в игре актёров, например нейтральность, спокойствие, радость и грусть. Третья модель на базе с записями кашля училась определять нарушения в работе лёгких и дыхании человека.

Датасет для последней нейросети позаимствовали у запущенного в апреле сайта, на котором пользователям предлагают специально покашлять, сделав запись, и заполнить анкету, где указать имеющиеся симптомы и был ли официально поставлен диагноз COVID-19. Также их просили оставить демографические данные, например пол, родной язык и место жительства. В результате было получено 70+ тысяч записей, содержащих примерно 200 тысяч отдельных фрагментов кашля. Около 2,5 тысяч записей были сделаны людьми с подтверждённым ковидом, в том числе бессимптомным.

Далее исследователи объединили три модели в одну систему и проверили на выборке из тысячи записей датасета с кашлем. По их словам, модель смогла правильно идентифицировать 98,5% записей кашля людей с подтверждённым COVID-19, в том числе все записи людей, у которых заболевание протекало без проявлений.

Исследователи подчёркивают, что модель не предназначена для диагностики больных с симптомами коронавируса. На основе модели планируют сделать бесплатное приложение, с помощью которого пользователи смогут предварительно провериться на ковид в домашних условиях. Также учёные хотят собрать более обширный и разнообразный датасет по кашлю, чтобы повысить точность модели — для этого будут сотрудничать с больницами.