據4日在西班牙巴塞羅那舉行的歐洲呼吸學會國際會議上公布的一項研究，人工智能（AI）可通過手機應用程序從人們聲音中檢測出新冠肺炎感染，它比快速抗原測試更準確（達到89%），且更便宜、快速和易于使用。

　　新冠肺炎感染通常會影響上呼吸道和聲帶，導致一個人的聲音發(fā)生變化。荷蘭馬斯特里赫特大學數據科學研究所研究員瓦法阿·阿爾杰巴維解釋說，研究結果表明，簡單的語音記錄和AI算法能精確確定哪些人感染新冠肺炎，此外，還支持遠程虛擬測試，出結果時間不到一分鐘。這類測試可用于大型集會的檢測點，對人群進行快速篩查。

　　研究團隊使用的數據來自英國劍橋大學的“新冠肺炎聲音庫”應用程序，該應用程序包含來自4352名健康和非健康參與者的893個音頻樣本，其中308人的新冠肺炎檢測呈陽性。該應用程序安裝在用戶的手機上，參與者報告關于人口統(tǒng)計、病史和吸煙狀況的基本信息，然后被要求記錄一些聲音，包括咳嗽3次，用嘴巴深呼吸3—5次，以及在屏幕上讀一小句話3次。

　　研究人員使用了一種名為梅爾譜圖的語音分析技術，該技術可識別不同的語音特征，如響度、功率和隨時間的變化情況。

　　為了區(qū)分新冠肺炎患者和沒有患病的人的聲音，研究人員建立了不同的AI模型。他們發(fā)現，長短期記憶（LSTM）模型在對新冠肺炎病例進行分類方面做得*好。LSTM基于神經網絡，它模仿人腦的運作方式并識別數據中的潛在關系。它還能將數據存儲在內存中。

　　這種AI-LSTM模型的總體準確率為89%，正確檢測陽性病例的能力（真陽性率或敏感性）為89%，正確識別陰性病例的能力（真陰性率或特異度）為83%。

　　研究人員表示，快速抗原測試的靈敏度只有56%，但特異度高達99.5%。這意味著快速抗原測試錯誤地將陽性感染者歸為陰性的人比此次測試中歸類的更多。使用AI-LSTM模型，研究人員在100例繼續(xù)傳播病毒的病例中漏掉11例，而快速抗原測試漏掉了44例。

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