沒有任何症狀的新冠肺炎患者，可以在沒有任何外在跡象的情況下傳播疾病。但根據一項新的研究，一種新開發的人工智能，具有敏銳的算法耳朵，能夠從人們的咳嗽聲中檢測出無症狀病例。
麻省理工學院的一組研究人員最近開發了一種人工智能模型，可以通過監聽健康人和感染者咳嗽的細微差異來檢測無症狀的新冠肺炎病例。研究人員現在正在臨床試驗中測試他們的人工智能，並已經開始尋求食品和藥物管理局(FDA)的批准，將其用作篩查工具。
該算法基於該團隊之前開發的檢測肺炎、哮喘甚至阿爾茨海默病等疾病的模型，阿爾茨海默病是一種記憶力喪失的疾病，也可能導致身體的其他退化，如聲帶和呼吸功能減弱。
事實上，研究人員為了檢測新冠肺炎而採用的正是阿爾茨海默氏症模型。“說話和咳嗽的聲音都受到聲帶和周圍器官的影響，”該研究的合著者、麻省理工學院自動ID實驗室的研究科學家布萊恩·蘇比拉納在一份聲明中說，“我們很容易從流利的語言中學到一些東西，人工智能只需咳嗽就能學會，包括性別、母語，甚至情緒狀態。事實上，咳嗽的方式中嵌入了情感因素。”
首先，他們創建了一個網站，在那裡，包括健康的和患有新冠肺炎的志願者，可以使用手機或電腦記錄咳嗽；他們還填寫了一份調查，內容是關於他們的診斷和他們正在經歷的任何症狀的問題。人們被要求記錄“強迫咳嗽”，比如當你的醫生告訴你一邊用聽診器聽你的胸部一邊咳嗽時你發出的咳嗽。
根據聲明，研究人員通過這個網站收集了超過7萬份強迫咳嗽樣本的個人錄音。其中，2,660人來自有症狀或無症狀的新冠肺炎患者。然後，他們使用4,256個樣本來訓練他們的人工智能模型，使用1,064個樣本來測試他們的模型，看看它是否可以檢測出新冠肺炎患者和健康人之間的咳嗽差異。
他們發現，他們的人工智能能夠分辨出與新冠肺炎特有的四個特徵相關的咳嗽差異(這四個特徵也被用於他們的阿爾茨海默氏症算法)，其包括：肌肉退化、聲帶強度、懷疑和沮喪等情緒以及呼吸和肺部表現。
