麻省理工学院咳嗽分析应用程序可以单独通过声音检测COVID-19

麻省理工学院的研究人员已经使用机器学习来创建软件，该软件能够通过分析咳嗽来检测一个人是否感染了COVID-19，这一发展最终可能会导致iPhone应用程序进行日常检查。

到目前为止，iPhone都通过与携带病毒的人紧密接触来帮助用户确定他们是否患有冠状病毒。如果进一步研究麻省理工学院的研究人员的新发现，iPhone可能最终可以做更多的事情来进一步抑制病毒的传播。

一纸从发表在球队IEEE期刊工程在医学和生物学 的权利要求的AI模型，创建了可以告诉无症状人群和那些谁是健康之间的差异，通过强制咳嗽的录音分析。据称，该模型在收听被证实患有COVID-19的人的录音以及100％无症状咳嗽录音时的准确率是98.5％。

该小组通过一个网站收集了70000多个录音，公众可以通过他们的智能手机或其他设备记录一系列咳嗽，同时填写有关他们的症状的调查（如果他们被证实感染了病毒），以及其他细节。记录产生了大约200,000例强迫咳嗽样本，包括2500例确诊为COVID-19或无症状的样本。

将2500个已确认的样本与从数据集中随机选择的另外2500个样本相结合，对AI模型进行了训练，然后进行了测试。研究人员声称结果揭示了“阿尔茨海默氏症和COVID歧视之间惊人的相似性”。

AI框架基于阿尔茨海默氏症研究存在的框架，并确定它可以获取与声带强度，情绪，肺和呼吸系统反应以及特定于COVID-19的肌肉退化有关的四个生物标记。

该团队目前正在努力创建一个预筛查应用程序，该应用程序将基于AI模型免费分发，并与多家医院合作以扩大咳嗽记录库，以进行进一步培训。