MIT团队研制咳嗽分析AI 或有助于COVID-19早期预警

随着COVID-19疫情的发展，无症状感染者的存在使得检测和管控工作陷入困境。一支来自麻省理工学院的研究团队正在尝试借助机器学习的力量，通过分析咳嗽中的独特模式，寻找一种预测COVID-19早期感染的新方法。有望为我们带来一款基于AI的预警系统。

我们都知道，经验丰富的医生能够通过听取咳嗽声来诊断患者的呼吸道症状。而AI模型在疾病分析上，已经广泛应用于哮喘和神经肌肉等领域。如今，研究人员Brian Subirana将这一技术应用于COVID-19的早期分析检测上。

Subirana并不是首创这种想法的人，但他的研究团队已经创建了一个迄今为止最大的咳嗽研究数据集。他们通过数千份样本训练AI模型，并在IEEE开放式期刊上分享了最新的研究成果。

据研究表明，该AI模型能够通过声音强度、情绪、肺和呼吸功能以及肌肉退化的细微模式变化来分析和识别出COVID-19的无症状感染者。针对无症状和有症状感染者的咳嗽检查，该AI模型的特异性分别达到了83%和94%，且没有出现大量的假阳性或假阴性报告。

尽管这一系统表现出色，但Subirana仍然持谨慎乐观的态度。他提醒大家不要将这一技术视为确诊的权威工具。为了进一步完善这一技术，研究团队计划与多家医院合作建立更加多样化的数据集。如果能够获得FDA的批准，他们还将与私营企业合作开发一款工具App，以推广这项技术的使用。

想象一下，在不久的将来，我们或许能够通过手机应用来检测自己的健康状况，及时发现并应对疾病。这项研究不仅为我们提供了一种新的检测COVID-19的方法，也为未来的医疗技术发展开辟了新的道路。我们期待着这一技术的进一步发展和应用，为人类的健康福祉带来更多的希望和可能。