MITチームがCOVID-19の早期警告に役立つ可能性のある咳分析AIを開発

無症状感染者の存在により、COVID-19の検出と制御は非常に困難になります。 しかし、MITの研究チームは、咳に隠された独特のパターンを分析することで、COVID-19感染の初期段階にあるかどうかを確実に予測しようとしている。 すべてが順調に進めば、機械学習に基づいた AI 早期警報システムが導入される可能性が高い。

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経験豊富な医師は患者の咳の音から呼吸器症状を判断できることはよく知られています。このような AI モデルの確立は、喘息や神経筋疾患などの疾患の分析に役立っています。

COVID-19パンデミック以前、研究者のブライアン・スビラナ氏は、咳がアルツハイマー病の予測に役立つ可能性があるとさえ主張していた。最近、彼はCOVID-19の早期分析と検出において、この病気が患者の咳のパターンをどのように変える可能性があるかという研究に焦点を当てています。

スビラナ氏がこのアイデアを思いついたのは初めてではないが、MITの研究チームは咳を研究するためにこれまで収集された中で最大のデータセットを作成した。 AIモデルは数千のサンプルを使用してトレーニングされ、最新の研究の進捗状況が最近IEEE Open Journalで紹介されました。

AIモデルは、声の強さ、感情、肺や呼吸器の機能、筋肉の変性などの微妙なパターンの変化に基づいて、無症状のCOVID-19感染を分析し、特定する能力を持っているようです。

AI モデルは、多数の偽陽性または偽陰性の報告なしに、無症状および症状のある個人における咳の検出においてそれぞれ 83% および 94% の特異度を達成しました。

それでも、スビラナ氏は慎重ながらも楽観的で、「このシステムは不健康な咳を検出するのに優れていますが、人々はこれを信頼できる診断ツールとして簡単に考えるべきではありません」と述べています。

その後の研究チームは、複数の病院と協力し、より多様なデータセットを確立する予定です。 FDAの承認が得られれば、研究チームは民間企業と協力してこの技術の利用を促進するツールアプリを開発したいと考えている。