COVID-19 updates 11/05/20人工知能が咳で診断して終わりを迎えるAI diagnoses you with a cough and the end of it

COVIDを感度98.5％、特異度94.2％で診断できる人工知能AIが開発されました。無症候感染者を感度100％、特異度83.2％で診断できました。
無料で、非侵襲的で、リアルタイムで、いつでも、瞬時に配布可能な大規模なCOVID無症候性スクリーニングツールが近い将来出来上がります。
スマホやスマートスピーカーに搭載して、学校、職場、レストランに行く前、交通機関、搭乗前、他にも日常的なスクリーニングと、集団発生を迅速にスクリーニングするために使用できます。

無症候者と健常人の咳の仕方は、人間の耳では解読できませんが、人工知能によって拾うことができることが判明しました。強制的な咳の仕方だけでCOVIDの診断ができます。ユーザーはログインし、スマホに向かって咳をすれば、即座に診断されます。パンデミックに対するかなり強い抑止力、ゲームチェンジャーになりえます。

武田薬品というグローバル企業が資金提供し、マサチューセッツ工科大学が開発しました。パンデミック前から、研究グループは携帯電話での咳の記録をもとにアルゴリズムを訓練し、肺炎や喘息などの疾患を正確に診断していました。

新しいAIフレームワークを用いて、声帯の強さ、感情、肺や呼吸器のパフォーマンス、筋力の低下などを同時に検出することによって、アルツハイマー病の音声サンプルを識別できることを発見しました。話す音や咳の音がアルツハイマー病の診断に有効なバイオマーカーになることが判明していたのです。

20万件の強制咳嗽の音声サンプル、そのうちCOVID感染者の25,000件の録音が収集されました。これを元にAIモデルを訓練しました。その結果、声帯の強さ、感情、肺と呼吸器のパフォーマンス、および筋肉の劣化 - 全てCOVIDに固有のものが存在し、無症候者を含む感染者の咳の98.5％を識別しました。

このツールの強みは、無症状の咳と健康な咳を見分ける能力にあります。
チームはすでに企業と協力して、無料の事前スクリーニングアプリを開発しています。またモデルの精度を訓練し強化するために、世界中のいくつかの病院と協力して、より大規模で多様な咳の記録を収集しています(363)。

An artificial intelligence AI was developed that can diagnose COVID with a sensitivity of 98.5% and specificity of 94.2%. It was able to diagnose asymptomatic infected individuals with a sensitivity of 100% and a specificity of 83.2%. A large scale COVID asymptomatic screening tool that is free, non-invasive, real time and can be distributed at any time and in an instant will be ready in the near future. It can be mounted on a smartphone or smart speaker and used for routine screening and rapid screening of outbreaks before going to school, work, restaurants, in traffic, before boarding, and more.

It turns out that the way asymptomatic and healthy people cough cannot be deciphered by the human ear, but can be picked up by AI. It can diagnose COVID based on forced coughing alone. Users can log in, cough into their phone, and they are instantly diagnosed. This can be a pretty strong deterrent and game changer against pandemics.

It was funded by a global company called Takeda Pharmaceuticals and developed by the Massachusetts Institute of Technology. Even before the pandemic, the research group had been training algorithms based on mobile phone cough records to accurately diagnose diseases such as pneumonia and asthma.

Using a new AI framework, the researchers discovered that they could identify speech samples for Alzheimer's disease by simultaneously detecting vocal cord strength, emotion, lung and respiratory performance, and muscle weakness. The sound of speaking and coughing had been found to be a useful biomarker for the diagnosis of Alzheimer's disease.

200,000 forced cough audio samples, including 25,000 recordings of COVID-infected individuals, were collected. From this, an AI model was trained. The results identified vocal cord strength, emotion, lung and respiratory performance, and muscle deterioration - all unique to COVID - present in 98.5% of coughs in infected individuals, including asymptomatic ones.

The strength of this tool lies in its ability to distinguish between an asymptomatic cough and a healthy cough. The team is already working with companies to develop a free pre-screening app. To train and enhance the accuracy of the model, they are also working with several hospitals around the world to collect larger and more diverse cough records (363).

(363)

Artificial intelligence model detects asymptomatic Covid-19 infections through cellphone-recorded coughs