人工智能可以从你的咳嗽声中检测到新冠肺炎

没有任何症状的新冠肺炎患者，可以在没有任何外在迹象的情况下传播疾病。但根据一项新的研究，一种新开发的人工智能，具有敏锐的算法耳朵，能够从人们的咳嗽声中检测出无症状病例。

麻省理工学院的一组研究人员最近开发了一种人工智能模型，可以通过监听健康人和感染者咳嗽的细微差异来检测无症状的新冠肺炎病例。研究人员现在正在临床试验中测试他们的人工智能，并已经开始寻求食品和药物管理局(FDA)的批准，将其用作筛查工具。

该算法基于该团队之前开发的检测肺炎、哮喘甚至阿尔茨海默病等疾病的模型，阿尔茨海默病是一种记忆力丧失的疾病，也可能导致身体的其他退化，如声带和呼吸功能减弱。

事实上，研究人员为了检测新冠肺炎而采用的正是阿尔茨海默氏症模型。“说话和咳嗽的声音都受到声带和周围器官的影响，”该研究的合著者、麻省理工学院自动ID实验室的研究科学家布莱恩·苏比拉纳在一份声明中说，“我们很容易从流利的语言中学到一些东西，人工智能只需咳嗽就能学会，包括性别、母语，甚至情绪状态。事实上，咳嗽的方式中嵌入了情感因素。”

首先，他们创建了一个网站，在那里，包括健康的和患有新冠肺炎的志愿者，可以使用手机或电脑记录咳嗽；他们还填写了一份调查，内容是关于他们的诊断和他们正在经历的任何症状的问题。人们被要求记录“强迫咳嗽”，比如当你的医生告诉你一边用听诊器听你的胸部一边咳嗽时你发出的咳嗽。

根据声明，研究人员通过这个网站收集了超过7万份强迫咳嗽样本的个人录音。其中，2,660人来自有症状或无症状的新冠肺炎患者。然后，他们使用4,256个样本来训练他们的人工智能模型，使用1,064个样本来测试他们的模型，看看它是否可以检测出新冠肺炎患者和健康人之间的咳嗽差异。

他们发现，他们的人工智能能够分辨出与新冠肺炎特有的四个特征相关的咳嗽差异(这四个特征也被用于他们的阿尔茨海默氏症算法)，其包括：肌肉退化、声带强度、怀疑和沮丧等情绪以及呼吸和肺部表现。