أكد الباحثون أن أداة الذكاء الاصطناعي (AI) يمكنها اكتشاف ما إذا كانت هناك أي مؤشرات في سعال الإنسان يمكن أن تشير إلى الإصابة بفيروس COVID ، قبل طلب المساعدة الطبية وإجراء مزيد من الاختبارات.
الآن يمكن للذكاء الاصطناعي اكتشاف COVID-19 من خلال الاستماع إلى السعال
آخر تحديث لفيروس كورونا: مع تحول الأشخاص الذين لا تظهر عليهم أعراض الفيروس إلى سبب رئيسي للقلق ، يجد الباحثون طريقة جديدة لمعرفة ما إذا كانت هناك أي مؤشرات على سعال الإنسان يمكن أن تكتشف عدوى COVID.
أكد الباحثون أن أداة الذكاء الاصطناعي (AI) يمكنها اكتشاف ما إذا كانت هناك أي مؤشرات في سعال الإنسان يمكن أن تشير إلى الإصابة بعدوى COVID ، قبل طلب المساعدة الطبية وإجراء مزيد من الاختبارات.
يقول باحثون في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا (MIT) إن أداة الذكاء الاصطناعي (AI) يمكنها اكتشاف فيروس كورونا من خلال سعال الإنسان.
وفقًا لدراساتهم البحثية ، يقولون إن الأشخاص الذين لا تظهر عليهم أعراض قد يختلفون عن الأشخاص الأصحاء في الطريقة التي يسعلون بها ، وبينما لا يمكن فك تشفير الاختلافات في الأذن البشرية ، يمكن للذكاء الاصطناعي اكتشافها. علاوة على ذلك ، يعمل الباحثون أيضًا على إتاحة هذه الأداة للمستخدمين كتطبيق.
في مقال بحثي نُشر في مجلة IEEE Journal of Engineering in Medicine and Biology ، يقول الباحثون إن تسجيل السعال عبر الهاتف الذكي أو الكمبيوتر المحمول أو الكمبيوتر الشخصي يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي في اكتشاف ما إذا كانت هناك أي تغييرات.
ويرون أيضًا أن أداة الذكاء الاصطناعي حددت بدقة 98.5 في المائة من السعال من الأشخاص الذين تأكدت إصابتهم بـ Covid-19.
تحتوي أداة الذكاء الاصطناعي أيضًا على معدل دقة بنسبة 100 في المائة للسعال من البشر الذين لا يعانون من أعراض والذين لم تظهر عليهم أعراض ولكن تم اختبارهم لاحقًا إيجابية لـ COVID-19. هذا ما قالوه بعد التأكد من تدريب الذكاء الاصطناعي على عشرات الآلاف من عينات تسجيل السعال.
"يمكن أن يؤدي التنفيذ الفعال لأداة التشخيص الجماعي هذه إلى تقليل انتشار الوباء إذا استخدمه الجميع قبل الذهاب إلى فصل دراسي أو مصنع أو مطعم" ، هذا ما قاله المؤلف المشارك بريان سوبيرانا ، وهو عالم أبحاث في مختبر التعرف التلقائي التابع لمعهد ماساتشوستس للتكنولوجيا ، ونقلت عنه News18 قوله.
سيسمح التطبيق الذكي ، كما يطور الباحث ، للفرد بتسجيل صوت السعال على هواتفهم ، والحصول على إرشادات فورية حول ما إذا كانوا مصابين.
يقولون إنه تم تدريبه لأول مرة على خوارزمية عامة للتعلم الآلي تُعرف باسم ResNet50 لتمييز وفصل الأصوات المرتبطة بدرجات مختلفة من قوة الحبل الصوتي.
نجح هذا مع أكثر من 10000 ساعة من الكلام لاختيار كلمات محددة.
بعد ذلك ، قاموا أيضًا بمستوى ثانٍ آخر من التدريب على الشبكة العصبية التي تميز الحالات العاطفية التي غالبًا ما تظهر في الكلام. كانت الخطوة الأخيرة التي تم إجراؤها في التطبيق عبارة عن خوارزمية تميز بين السعال القوي والضعيف ، وكان الأخير علامة على ضعف العضلات.