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

04.09.2026
НСФР: Деньги возьмут у абонентов, за интересы которых борется Минцифры
04.09.2026
«Алиса AI» сможет сканировать банковские приложения?
04.09.2026
Anthropic сделала послабление в отношении корпораций
04.09.2026
Минцифры — о требованиях к сертификатам безопасности НУЦ
04.09.2026
Nvidia: от ИИ-чипов к ИИ-обучению
03.09.2026
ЦБ РФ: Скамеры не спешат бросать социнженерию
03.09.2026
В России появился ATLAS земель под ЦОДы
03.09.2026
«Белые хакеры» чуть не сдали в аренду резиденцию премьера
03.09.2026
CISO едва справляются с ИИ-угрозами и бюджетным давлением
03.09.2026
Build American AI даст бой противникам дата-центров

Стать автором BIS Journal

Поля, обозначенные звездочкой, обязательные для заполнения!

Отправляя данную форму вы соглашаетесь с политикой конфиденциальности персональных данных