0001逢いみての… ★
2020/11/03(火) 23:54:44.56ID:CAP_USER無症状患者にはそれとわかる異変がないため、特定が非常に困難です。
しかし、マサチューセッツ工科大学 (MIT)はこれに対し、せきの音声検査によって感染の有無を特定できるAIモデルの開発に成功したと発表しました。
人の耳では聞き分けられない違いで無症状患者を特定でき、その精度は98.5%に達するとのことです。
研究は、『IEEE Journal of Engineering in Medicine and Biology』に掲載されています。
研究チームは、Covid-19のパンデミック以前から、せきの音で肺炎や喘息を診断するAIモデルの開発を進めていました。
また、このAIモデルは「アルツハイマー病」の特定も対象とします。
研究員のブライアン・スビラナ氏によると、「アルツハイマー病は記憶力の低下だけでなく、神経変性により声帯機能が落ちることも知られているため、せきの音声分析で診断可能と思われる」と説明します。
同チームは実際、「ResNet 50」という機械学習アルゴリズムに膨大な数の声帯音を聴かせて訓練し、その効果を証明しました。
作成されたAIモデルは、肺や呼吸能力の変化、声帯の強度、話し言葉の感情などをつぶさに分析し、声の主がどのような症状にあるかを正確に診断します。
そして、チームは「このAIモデルが、新型コロナ感染者の特定にも応用できるのではないか」と考えました。
同チームは今年4月から、新型コロナ感染者を含むせきの音声を収集し、AIモデルの作成を開始しました。
スビラナ氏は「せきや話し言葉の音は、声帯と周囲の臓器の影響をもろに受けるため、その中からCovid-19に特徴的な音声変異をAIに学習させた」と話します。
音声収集には7万人以上が参加し、せきの録音数は20万件を超えました。その中で、Covid-19感染者の音声は2500件ほどです。
音声分析の結果、AIモデルはアルツハイマー病と同様に、Covid-19の診断にも有用であることが判明しました。
診断ポイントは、声帯の強度、肺と呼吸器系のパフォーマンス、筋肉の変異、音声の感情面などで、Covid-19患者のせきを98.5%の正確さで識別することに成功しています。また、無症状患者については100%の正確さで見極められました。
スビラナ氏は「無症状であっても、声帯にはCovid-19特有の変異が生じていたる」と指摘します。
同チームはこの結果を受け、企業と協力して無料アプリの開発を進めています。
今後、機能面の向上やFDA（アメリカ食品医薬品局 ）の審査をクリアできれば、全世界の人々が無料で使える簡易検査ツールとなるでしょう。
具体的には、アプリをダウンロードした携帯電話でせきを録音し、即座に検査結果が表示されます。もし陽性と判断されれば、正式な検査を受けるよう促すという流れです。
スビラナ氏は「だれもが学校や職場、公共施設に行く前にこのアプリで検査することで、感染拡大を効果的に抑えることができるでしょう」と話しました。
以下ソース
https://nazology.net/archives/72777
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