武漢肺炎疫情讓人絲毫無法鬆懈，但最可怕的是無症狀且自己也不曉得罹病的患者很有可能都已經四處晃了好陣子才被發現，雖說人無法判斷，但 AI 可以。麻省理工學院的研究人員近日發表了一篇論文，指稱已經開發出可以識別武漢肺炎感染者咳嗽聲音的 AI，無症狀患者識別準確率可高達 100%。
麻省理工創建最大咳嗽資料庫，用 AI 判別無症狀的武漢肺炎患者
根據這個論文，研究小組開發出一種 AI 模型，該模型透過分析人們的咳嗽錄音，將無症狀感染者與健康的人區分開來，所有人都可以透過瀏覽器、手機和筆電等設備來自願提供錄音。研究人員表示，這個模型是從他們過去一直在進行的「由咳嗽檢查阿茲海默症初期症狀」演變而來，從疫情開始就透過網路募集的方式從全球蒐羅了 20 多萬個咳嗽樣本，建立起有史以來最大的咳嗽資料庫。
透過這些咳嗽樣本與對應的感染、性別、情緒資訊等對 AI 進行了訓練，目前該模型可透過聲音甄別已經確診武漢肺炎的人比率為 98.5%，其中以咳嗽識別典型無症狀患者的準確度更高達 100%。麻省理工的研究小組正在努力將這個模型整合到更便於人們使用的應用程式中，一但通過 FDA 的批准並且被大規模採用，這會是一個免費、方便又無需侵入檢查的篩選工具。
該團隊目前還在跟全球各地的多家醫院合作，以收集更豐富、更多樣化的咳嗽數據來幫助訓練和增強該 AI 模型的準確性，他們也希望未來可以將自己開發的音訊 AI 模型整合到智慧音箱和其他聽覺設備中，讓人們可以快速對自己的健康風險進行初步評估。
◎資料來源：IEEE
