MIT开发出一种可通过声音检测COVID-19的软件

据外媒Beta.COM报道，麻省理工学院（MIT）的研究团队取得了令人振奋的进展。他们借助机器学习的力量，开发出一种智能软件，能够通过分析人们的咳嗽声来检测是否感染了COVID-19。这一技术的潜力巨大，未来有望被集成到iPhone的日常检查应用中。

如今，iPhone已经能够帮助用户判断自己是否可能感染了新冠病毒，通过接近携带病毒的人进行风险提示。但如果MIT的这项新技术能够取得进一步突破，iPhone将在抑制病毒传播方面扮演更为积极的角色。

研究团队最新发表的研究论文显示，他们构建了一个先进的AI模型，该模型能够区分无症状群体和健康群体，仅仅通过分析人们的咳嗽录音即可。令人印象深刻的是，该模型对确诊为COVID-19患者的录音准确率高达98.5%，而对于无症状的咳嗽录音，其准确率更是达到了惊人的100%。

为了训练这个AI模型，研究团队通过一网站收集了超过7万段的咳嗽录音。公众可以通过智能手机或其他设备记录咳嗽声音，并填写一份关于症状的调查。这些记录产生了大约20万个强迫咳嗽样本，其中包括2500个被确诊为COVID-19患者或无症状感染者的样本。

研究团队指出，这项研究的结果揭示了阿尔茨海默症和COVID鉴别之间有趣的相似性。该AI框架基于现有的阿尔茨海默病研究框架，并确定可以挑选出与声带强度、情绪、肺和呼吸反应以及针对COVID-19的肌肉退化相关的四种生物标记。

目前，该团队正致力于创建一个基于AI模型的预审应用，并计划免费向公众推出。他们还计划与多家医院合作，扩大咳嗽记录池，以便进一步展开训练。研究团队还设想将这种咳嗽分析应用到智能扬声器和数字助手中，以便进行日常评估。这一应用的实现将取决于设备是否配备有足够高质量的麦克风，以及如何处理必要的隐私问题。还需要科技巨头如苹果、亚马逊等公司的协助，尽管这是出于利他主义的目的，但实现起来可能面临诸多挑战。

这项创新技术的未来发展令人充满期待。如果能够成功应用于日常检测，它将在全球范围内产生深远影响，帮助人们更好地应对新冠病毒的传播。