Mô hình AI có thể phát hiện các trường hợp COVID-19 bằng cách sử dụng thay đổi giọng nói

Mô hình AI có thể phát hiện các trường hợp COVID-19 bằng cách sử dụng thay đổi giọng nói

THỨ SÁU, ngày 9 tháng 9 năm 2022 – Mô hình học sâu có thể giúp xác định bệnh nhân COVID-19 bằng cách sử dụng dữ liệu giọng nói, theo một nghiên cứu được trình bày tại Đại hội Quốc tế Hiệp hội Hô hấp Châu Âu 2022, được tổ chức từ ngày 4 đến ngày 6 tháng 9 ở Barcelona, ​​Tây Ban Nha. Nghiên cứu đã được đăng trên một máy chủ in sẵn trực tuyến và chưa được xuất bản trên một tạp chí được bình duyệt.

Wafaa Aljbawi, từ Đại học Maastricht ở Hà Lan và các đồng nghiệp đã phát triển một mô hình học sâu để xác định COVID-19 bằng cách sử dụng dữ liệu giọng nói từ bộ dữ liệu của Đại học Cambridge bao gồm 893 mẫu âm thanh, lấy nguồn từ đám đông từ 4.352 người tham gia bằng ứng dụng COVID-19 Sounds. Các mô hình phân loại học sâu bao gồm Bộ nhớ dài hạn (LSTM) và Mạng thần kinh hợp pháp. Khả năng dự đoán của chúng được so sánh với sức mạnh của các mô hình phân loại cơ sở.

Các nhà nghiên cứu nhận thấy rằng độ chính xác cao nhất (89%) đạt được với LSTM dựa trên tính năng hệ số tần số Mel, có độ nhạy và độ đặc hiệu lần lượt là 89 và 89%. So với kết quả thu được trong các thử nghiệm hiện đại, chẳng hạn như thử nghiệm dòng chảy bên, kết quả của mô hình đề xuất cho thấy độ chính xác dự đoán được cải thiện đối với chẩn đoán COVID-19.

Aljbawi cho biết trong một tuyên bố: “Thử nghiệm dòng chảy bên có độ nhạy chỉ 56%, nhưng tỷ lệ độ đặc hiệu cao hơn là 99,5%. “Điều này rất quan trọng vì nó cho thấy rằng xét nghiệm dòng chảy bên đang phân loại nhầm những người bị nhiễm là COVID-19 âm tính thường xuyên hơn so với xét nghiệm của chúng tôi.”

Tóm tắt số OA1626

Thêm thông tin

© 2022 HealthDay. Đã đăng ký Bản quyền.


Source link

Leave a Reply

Your email address will not be published.