Napravljena aplikacija za testiranje covida, detektira virus na temelju glasa

Ilustracija: EPA

ZNANSTVENICI tvrde da su razvili aplikaciju za mobilne telefone koja može visokom preciznošću detektirati zarazu covidom-19 putem analize glasa.

Radi se zapravo o modelu umjetne inteligencije (AI) s 89% točnosti, a koji je pristupačne cijene te bi se mogao koristiti u zemljama s niskim prihodima gdje su PCR testovi skupi.

Rezultati se dobivaju za manje od minute, a stručnjaci koji su razvili aplikaciju navode da ima sigurnije rezultate od nekih brzih testova (lateral flow test).

Kako funkcionira aplikacija

S obzirom na to da infekcija covidom obično utječe na gornje dišne ​​putove i glasnice, znanstvenici su odlučili analizirati promjene u glasu ljudi koristeći se AI modelom.

"Ovi obećavajući rezultati pokazuju da se pomoću algoritma AI-ja i snimke glasa može s visokom preciznošću odrediti koji je pacijent zaražen covidom", rekla je je Wafaa Aljbawi sa Sveučilišta Maastricht u Nizozemskoj, a prenosi Sky News.

"Takvi testovi mogu biti besplatni. Štoviše, omogućuju udaljeno, virtualno testiranje i daju rezultate za manje od jedne minute. Mogu se koristiti, primjerice, na ulazu nekih velikih skupova jer omogućuju brz pregled posjetitelja", dodala je.

Tehnologija je razvijena na temelju podataka aplikacije COVID19 Sounds Sveučilišta Cambridge, odnosno na 893 audiouzorka 4352 zdrave i bolesne osobe. Ispitanici su dali podatke o svojoj povijesti bolesti i naveli jesu li pušači i zatim snimali respiratorne zvukove; poput kašljanja i čitanja kratke rečenice.

Metoda analize glasa nazvana Mel-spectrogram je nakon toga identificirala različite značajke snimljenog sadržaja.

Ima veću osjetljivost od testa lateralnog protoka?

"Rezultati pokazuju značajan napredak u točnosti dijagnosticiranja covida-19 u usporedbi s najsuvremenijim testovima kao što je test lateralnog protoka", kazala je Aljbawi.

"Test lateralnog protoka ima osjetljivost od samo 56%, ali stopu specifičnosti od 99.5%. To znači da će test lateralnog protoka češće pogrešno označiti zaražene osobe kao negativne nego naš test. Drugim riječima, s AI LSTM modelom možemo propustiti 11 od 100 zaraženih koji bi nastavili širiti infekciju, dok bi test lateralnog protoka propustio 44 od 100 slučajeva", dodala je.

Osjetljivost nekog testa pokazuje koliko on može točno identificirati one koji su zaraženi covidom, dok se specifičnost odnosi na ispravno identificiranje onih koji ga nemaju. Specifičnost je obično veća od osjetljivosti. Drugim riječima, vjerojatnije je da ljudi imaju lažno negativan nego lažno pozitivan test.

Komentare možete pogledati na ovom linku.

Pročitajte više

 
Komentare možete pogledati na ovom linku.