Osoby bezobjawowe, które są zakażone koronawirusem, z definicji nie wykazują zauważalnych objawów fizycznych choroby, są zatem więc mniej skłonne do poszukiwania testów na obecność wirusa i mogą nieświadomie rozprzestrzeniać zakażenie na innych. Okazuje się jednak, że osoby te nie do końca mogą być całkowicie wolne od zmian wywołanych przez wirusa – badacze z MIT odkryli, że kaszel u osób zdrowych brzmi inaczej niż kaszel u osób bezobjawowych, lecz różnice te nie są do wychwycenia przez ludzkie ucho. Sztuczna inteligencja za to radzi sobie z tym doskonale.
Technologia stworzona przez zespół naukowców analizuje nagrania audio kaszlu, które ludzie mogą wrzucać na serwer za pośrednictwem komputerów i smartfonów. Badacze przeszkolili ten model na dziesiątkach tysięcy próbek kaszlu i mowy, a sztuczna inteligencja była w stanie prawidłowo zidentyfikować 98,5% przypadków kaszlu u osób, u których potwierdzono zakażenie Covid-19 po wystąpieniu objawów i 100% przypadków kaszlu u osób bezobjawowych, które dowiedziały się o chorobie dopiero po przeprowadzeniu testu na obecność wirusa. Sztuczna inteligencja z MIT jest w stanie wychwycić wzorce w kilku biomarkerach – siły strun głosowych, wydajności płuc, czy degradacji mięśni gardła, które są charakterystyczne dla Covid-19.
“Uważamy, że sposób, w jaki produkujemy dźwięk, zmienia się, gdy mamy koronawirusa, nawet jeśli jesteśmy bezobjawowi” – piszą naukowcy.
Zespół pracuje obecnie nad wdrożeniem modelu do przyjaznej dla użytkownika aplikacji, która potencjalnie mogłaby być darmowym, wygodnym i nieinwazyjnym narzędziem do identyfikacji osób, u których Covid-19 przebiega bez żadnych objawów.
Użytkownicy mógłby logować się do niej codziennie, kasłać do telefonu i natychmiast otrzymywać informację, czy mogą być zarażeni i powinni zrobić testy na obecność koronawirusa.
“Skuteczne wdrożenie tego grupowego narzędzia diagnostycznego mogłoby zmniejszyć rozprzestrzenianie się pandemii, gdyby każdy korzystał z niego przed pójściem do szkoły, pracy lub restauracji” – mówi współautor badania Brian Subirana, naukowiec w Laboratorium Auto-ID na MIT.
Obecnie zespół jest w trakcie opracowywania bezpłatnej aplikacji do wstępnych badań w oparciu o ich model AI, współpracując przy tym z kilkoma szpitalami na całym świecie w celu zebrania większego, bardziej zróżnicowanego zestawu nagrań kaszlu, co pomoże w treningu algorytmu i jeszcze bardziej poprawi dokładność tej technologii.
Badacze przewidują, że modele audio sztucznej inteligencji, takie jak ten, który opracowali, mogą w niedalekiej przyszłości zostać włączone do inteligentnych głośników i innych urządzeń odsłuchowych, by ludzie mogli codziennie wygodnie uzyskać wstępną ocenę ryzyka choroby.