– Skuteczne wdrożenie grupowego narzędzia diagnostycznego mogłoby ograniczyć rozprzestrzenianie się pandemii, gdyby wszyscy z niego skorzystali przed udaniem się do klasy, fabryki lub restauracji – przekonuje Brian Subirana, naukowiec z MIT.
– Naukowcy z MIT odkryli, że sposób kasłania osoby bez objawów COVID-19 może różnić się od osób zdrowych. Różnic tych nie da się usłyszeć ludzkim uchem, ale może je wychwycić sztuczna inteligencja – wskazuje Jennifer Chu z MIT News Office.
Naukowcy z MIT pracują nad tym, by ten model sztucznej inteligencji włączyć do wygodnej w obsłudze aplikacji mobilnej. Jeśli zostałaby ona zatwierdzona przez FDA (amerykańską Agencję ds. Żywności i Leków), to medycy na całym świecie mogliby zyskać bezpłatne narzędzie do badań przesiewowych o bardzo wysokiej wiarygodności. W trakcie badań wstępnych algorytm wykazał 98,5-proc. skuteczność w diagnozowaniu osób objawowych i 100-proc. skuteczność w diagnozowaniu pacjentów bezobjawowych.
– Nasze badania wskazują, że sposób, w jaki produkujemy dźwięk, zmienia się, gdy chorujemy na COVID-19, nawet jeśli nie mamy żadnych objawów. Na dźwięki mówienia i kaszlu wpływają struny głosowe i otaczające je narządy. Oznacza to, że część mowy człowieka przypomina kaszel, a kaszel w części przypomina mowę. Oznacza to również, że rzeczy, które łatwo wyprowadzamy z płynnej mowy, sztuczna inteligencja może wychwycić po prostu z kaszlu, w tym takie rzeczy jak płeć osoby, język ojczysty, a nawet stan emocjonalny – podkreśla Brian Subirana, naukowiec z Laboratorium Auto-ID MIT.