98.5%の精度で感染者の特定に成功！
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。
