Оказалось, что ИИ-модель из Массачусетского технологического института хорошо отличает покашливание носителей коронавируса от кашля тех, кто не болен. Её обучали на десятках тысяч образцов кашля, которые участники эксперимента отправляли исследователям.

По итогу модель успешно идентифицировала кашель подтверждённых больных COVID-19 в 98,5% и бессимптомных больных – в 100% случаев.

Уже собрано более 70 тыс. записей; в каждой – несколько примеров кашля (всего около 200 тыс. сэмплов). Около 2500 записей были представлены носителями вируса.

В ходе создания этой нейросети были использованы предыдущие наработки МТИ, в которых записи вынужденного кашля использовали для прогнозирования развития болезни Альцгеймера (кроме прочего, эта патология связана с ослаблением голосовых связок).

Сейчас исследователи работают над мобильным приложением для самодиагностики с помощью ИИ-модели. Если агентство Министерства здравоохранения и социальных служб США одобрит разработку в больших масштабах, то ПО может стать бесплатным и удобным инструментом для выявления болезни.

Авторы подчёркивают, что если ИИ выявит инфекцию, то после этого всё равно необходимо сдать традиционный тест на COVID-19.

2 ноября, 2020

Подписаться на новости BIS Journal / Медиа группы Авангард

Подписаться
Введите ваш E-mail

Отправляя данную форму вы соглашаетесь с политикой конфиденциальности персональных данных

26.08.2026
Телеком готовится принимать цифровые рубли
26.08.2026
Wildberries представила собственный мессенджер
26.08.2026
Банкиры просят допустить брокеров до «белого списка»
26.08.2026
SafeTech CA как платформа управления цифровыми сертификатами
25.08.2026
NCSC выступил за сохранение человеческого надзора за LLM
25.08.2026
«Солар» сформировала техпортфель для защиты ПО от ИИ-рисков
25.08.2026
Пополнить цифровой кошелёк наличными напрямую не получится
25.08.2026
Авторизация с доставкой лично в руки (скамерам)
25.08.2026
Третий антифрод-пакет сбавил градус суровости
25.08.2026
«Эта технология несёт риски для наших базовых прав»

Стать автором BIS Journal

Поля, обозначенные звездочкой, обязательные для заполнения!

Отправляя данную форму вы соглашаетесь с политикой конфиденциальности персональных данных