荷蘭研究團隊目前正在研發一款新的應用程式(APP),可以通過聲音來檢測受試者是否感染新冠病毒(COVID-19),且陽性檢測成功率高達89%,比快速抗原測試更準確。
研究人員指出,COVID-19感染通常會影響上呼吸道和聲帶,導致一個人的聲音發生變化,因此研究人員決定用人工智能(AI)模型分析聲音變化來檢測病毒。
荷蘭馬斯特里赫特大學(Maastricht University)數據科學研究所的研究員瓦法阿‧阿爾傑巴維(Wafaa Aljbawi)表示,研究結果表明,簡單的語音記錄和精細的AI算法可以精確判斷出人們是否感染了COVID-19。
此外,這款應用不僅使用非常方便,支持遠程虛擬測試,而且比側向流快篩試劑(Lateral Flow test)更準確,只需不到一分鐘就能出結果,準確度為89%。這類測試可用於大型集會的檢測點,對人群進行快速篩查。
荷蘭研究團隊使用的數據來自英國劍橋大學開發的「COVID-19聲音應用程式」(COVID-19 Sounds APP),包括4,352名受試者的893個音頻樣本,其中308人的病毒檢測呈陽性。
受試者在手機上安裝該應用後,需要輸入相關病史、人口統計數據和吸煙狀況等基本信息,然後再錄下各種呼吸聲,包括咳嗽3次、深呼吸3到5次,以及閱讀屏幕上的短句3次。
研究人員建立了不同的AI模型,藉此區分染病及未染病的受試者,同時使用一種名為梅爾頻譜(Mel-spectrogram)的語音分析技術,來辨識不同的聲音特徵,如響度、功率和隨時間的變化情況。
結果證實,這種AI模型的總體準確率為89%,正確檢測陽性病例的能力為89%,正確識別陰性病例的能力為83%。
研究還發現,一般的抗原檢測靈敏度只有56%,但特異度高達99.5%,這意味著快速抗原檢測較容易將感染者誤判為陰性。但使用該應用,研究人員在100例繼續傳播病毒的病例中只遺漏掉11例,而快速抗原測試則漏掉了44例。
不過,該應用程式尚未提供給公眾使用,目前研究團隊已經收集了更多音頻樣本,需要進行更深入的分析。
該研究成果已於9月5日提交給在西班牙巴塞隆拿舉行的歐洲呼吸學會國際大會。#
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