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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