Лаборатории, обрабатывающие тесты на коронавирус, работают на износ, а тем временем специалисты ищут способ обнаружить признаки заражения еще до забора анализов. Способ должен быть максимально простым, чтобы люди могли применять его самостоятельно, снижая уровень необоснованной тревожности.

Российская нейросеть умеет определять признаки коронавируса по звуку кашля. Технология предварительной диагностики респираторных заболеваний, разработанная научно-техническим центром «Медитэкс», базируется на анализе тысяч аудиозаписей кашля больных COVID-19, а также пациентов с патологиями дыхательной системы. Чтобы обучить систему распознавать специфический «ковидный» кашель, при участии Национального медико-хирургического центра им. Н.И. Пирогова была собрана библиотека образцов кашля и акустики респираторных осложнений. Как отмечают разработчики, характерный для COVID-19 рисунок на спектрограмме — графике колебания частот звука — наглядно виден даже неспециалисту.

Для тестирования используется специальное устройство, напоминающее мобильный телефон, либо гаджет с установленным на нем мобильным приложением. Человеку нужно просто покашлять в микрофон, а нейросеть сопоставит звук его кашля со звуком, который издают больные коронавирусом, и выдаст свое заключение.

По мнению разработчиков, с целью контроля эпидемиологической безопасности система акустического анализа может быть встроена в торговые, банковские и транспортные терминалы. В настоящее время нейросеть, получившую название Acoustery, испытывают в двух больницах, где лечат пациентов с COVID-19, туберкулезом, коклюшем и астмой.

Между тем, в Массачусетском технологическом институте также убедились в том обнаружили, что кашель здоровых людей отличается от кашля бессимптомных коронавируса. И эти отличия, неуловимые человеческим ухом, улавливает искусственный интеллект.

Анализируя записи принудительного кашля, добровольно отправленного людьми через Интернет, ученые создали модель искусственного интеллекта, которая отличает бессимптомных носителей вируса от здоровых людей. Изначально эта работа велась, чтобы выявить признаки болезни Альцгеймера, при которой не только ухудшается память, но и ослабляются голосовые связки. С началом пандемии модели нашлось новое применение.

Модель, обученная на десятках тысяч образцов кашля, а также произнесенных словах, идентифицирует пациентов с диагнозом COVID-19 с точностью 98,5%. Бессимптомных носителей, которые сообщали, что у них нет симптомов, но впоследствии получили положительный результат теста на вируc, вычисляла со 100-процентной точностью.

Теперь исследователи намерены включить обученную модель в приложение, которое может стать удобным инструментом предварительного скрининга для определения людей, у которых с большой вероятностью не будет симптомов COVID-19. Как предполагается, пользователю надо будет ежедневно кашлять в свой смартфон и сразу получать информацию о том, может ли он быть заражен, и нужно ли подтверждать это формальным тестом.

Ученые уверены: если все будут поступать так перед тем, как пойти в школу, в офис или в ресторан, это поможет остановить распространение инфекции.

Первоначальная версия статьи опубликована в рамках проекта «Dobrodata. Данные на службе добра», реализованного издательством «Открытые системы» при поддержке Института развития Интернета в рамках федерального проекта «Цифровая культура» национального проекта «Культура».