Support us

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

Исследователи Массачусетского технологического института разработали AI-модель, которая диагностирует коронавирус у бессимптомных носителей по звуку кашля, записанного на смартфон, ноутбук или другой гаджет, пишет VentureBeat.

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

Исследователи Массачусетского технологического института разработали AI-модель, которая диагностирует коронавирус у бессимптомных носителей по звуку кашля, записанного на смартфон, ноутбук или другой гаджет, пишет VentureBeat.

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.

16 лет dev.by — «дефолтный» источник информации о беларусском ИТ

Вы можете...

Читайте также
TinyML, No-code и обучение с подкреплением: новейшие тренды в машинном обучении
TinyML, No-code и обучение с подкреплением: новейшие тренды в машинном обучении
TinyML, No-code и обучение с подкреплением: новейшие тренды в машинном обучении
Пока 20% топ-менеджеров утверждают, что машинное обучение является существенной частью их бизнеса, неудивительно, что стоимость мирового рынка машинного обучения, по некоторым оценкам, достигнет $117 млрд к концу 2027 года. Мы перевели материал Udacity о семи самых обсуждаемых тенденциях в машинном обучении в 2022 году.
Нейросеть «оживляет» классические пиксельные игры
Нейросеть «оживляет» классические пиксельные игры
Нейросеть «оживляет» классические пиксельные игры
Meta разработала ИИ для «чтения мыслей»
Meta разработала ИИ для «чтения мыслей»
Meta разработала ИИ для «чтения мыслей»
«Будут проблемы». Что нас ждёт, когда картинок от нейросетей станет слишком много
«Будут проблемы». Что нас ждёт, когда картинок от нейросетей станет слишком много
Bubble
«Будут проблемы». Что нас ждёт, когда картинок от нейросетей станет слишком много

Хотите сообщить важную новость? Пишите в Telegram-бот

Главные события и полезные ссылки в нашем Telegram-канале

Обсуждение
Комментируйте без ограничений

Релоцировались? Теперь вы можете комментировать без верификации аккаунта.

Комментариев пока нет.