マサチューセッツ工科大学（MIT）は咳の音から新型コロナウイルス肺炎に感染しているかどうかを判断するAIを開発しました。耳では聞き取れない感染者と健康な人との咳声の違いをAIが判別できるそうです。これによってコロナ肺炎への初歩的な診断を急速に行うことができます。
研究団体は2ヶ月にかけてウェブサイト通じて、感染者、健康な人合わせて51320人にスマホンやパソコンに向かって咳をしてもらい、音を採集しました。また、症状や診断などについてのアンケートも記入してもらいました。
うちの41256人分のデータを用いてAIに学習させ、コロナ感染を診断するツールを作り上げました。その後、残りの人のデータを使って、診断ツールが正しく判定できるかどうかをテストしたといいます。
その結果、この診断ツールによって症状のある新型コロナ感染者の98.5%、無症状の感染者の100%を正しく感染者だと識別できたといいます。
新型コロナウイルスをめぐって症状を示さない無症状感染者によって感染が拡大する可能性が指摘されていますが、研究チームはこの診断ツールの強みは無症状者の咳と健康な人の咳を見分ける所にあると強調しています。
誰もがこのツールを使えばコロナの蔓延を抑えることができるとコメント、現在、民間企業と協力してコロナ感染を簡易的に調べる無料アプリの開発に取り組んでいるといいます。
最初にこのニュースをリリースしたのはMIT Newsです。概ねの内容は下記のとおりです。
Covid-19に感染した無症候性の人々は、定義上、この病気の識別可能な身体的症状を示しません。したがって、彼らはウイルスの検査を探す可能性が低く、無意識のうちに他の人に感染を広める可能性があります。
しかし、無症候性の人は、ウイルスによって引き起こされた変化が完全にないわけではないようです。 MITの研究者は、無症候性の人は、咳の仕方が健康な人とは異なる可能性があることを発見しました。これらの違いは、人間の耳には解読できません。しかし、それらは人工知能によって拾われることができることがわかりました。
IEEE Journal of Engineering in Medicine and Biologyに最近発表された論文で、チームは、強制咳の記録を通じて無症候性の人々と健康な個人を区別するAIモデルについて報告しています。この記録は、人々がWebブラウザーや携帯電話やラップトップなどのデバイスを介して自発的に提出したものです。
研究者たちは、数万の咳のサンプルと話し言葉でモデルを訓練しました。彼らがモデルに新しい咳の記録を与えたとき、無症候性の咳の100％を含む、Covid-19を持っていることが確認された人々の咳の98.5％を正確に特定しました。彼らは症状がないと報告しましたが、ウイルス陽性でした。
チームは、モデルをユーザーフレンドリーなアプリに組み込むことに取り組んでいます。FDAが承認して大規模に採用した場合、Covid-19に無症候性である可能性が高い人々を特定するための無料で便利な非侵襲的な事前スクリーニングツールになる可能性があります。 。ユーザーは毎日ログインし、電話に咳をして、感染しているかどうかに関する情報を即座に取得できるため、正式なテストで確認する必要があります。
「このグループ診断ツールを効果的に実装すると、教室、工場、レストランに行く前に全員がパンデミックを使用した場合、パンデミックの蔓延を減らすことができます」と、MITのAuto-IDラボの研究科学者である共著者のブライアンスビラナは述べています。
