有數據顯示，世界50%新冠（COVID-19）病例由無癥狀感染者傳染。

無發燒、乏力、頭暈等明顯特征的無癥狀感染者，已在不知不覺中成為新冠病毒傳播和復發的最大威脅。

他們發現，無癥狀感染者發出的咳嗽聲與健康人存在不同，其中細微的差別人耳很難分辨，但AI可以。

在最近發表在《IEEE醫學與生物工程學雜志》上的一篇論文中，MIT研究人員明確表示，他們已經開發出一種能夠識別COVID-19咳嗽聲的AI。

目前，MIT研究團隊已經與一家企業展開合作，計劃將該AI算法整合到手機應用程序中。項目負責人布萊恩·蘇比拉納（Brian Subirana）表示：

如果每個人在去教室，工廠或餐廳之前都使用該AI診斷工具，將會有效減少新冠大流行的傳播。”

據悉，該項研究成果也同步提交到了FDA和其他監管機構，如獲得批準，COVID-19咳嗽應用程序將免費用于大規模人群篩查。

人耳能夠分辨出五到十種不同的咳嗽特征，但通過機器學習和信號處理，AI能夠識別300多種。

如Subirana所說，“說話和咳嗽的聲音都受到聲帶和周圍器官的影響。 這也意味著，我們可以從聲音中獲取有關體內器官的信息，而AI恰好可以做到這一點。”

因此，在疫情爆發之前，MIT研究團隊已經在嘗試利用AI辨“音”來診斷阿爾茨海默癥（AD）早期的患者。

需要注意的是，正是通過這項研究，研究人員發現了識別COVID-19無癥狀感染者的可能性，并提供了AI算法支持。

阿爾茨海默病是一種神經系統退行性疾病，不僅與記憶力衰退有關，還與聲帶減弱等神經肌肉退化有關。因此，研究人員開發了一種通用的機器學習算法（或稱為ResNet50的神經網絡），來區分與不同聲帶強度所產生的聲音。

具體來說，他們訓練了三個神經網絡模型。第一個神經網絡代表一個人聲帶的強弱，利用有聲讀物數據集（含1000h語音）進行訓練；第二神經網絡用來區分言語中的情緒狀態。

據了解，AD患者的神經功能衰退較一般人更為普遍，經常會表現出沮喪、悲傷等負面情緒。因此，研究人員利用演員表達不同情緒的大型語音數據集，開發了情緒語音分類器。第三個神經網絡在自建的咳嗽數據集上訓練，用來辨別肺和呼吸功能的變化。

最后將三種模型結合起來，形成了一個用于檢測肌肉退化的AI框架。研究人員經過檢測發現，基于聲帶強度、情緒、肺和呼吸功能等生物特征，該AI能夠準確識別出AD患者。

基于此，當冠狀大流行開始蔓延后，Subirana開始思考是否可以利用AI診斷COVID-19，因為已經有證據表明，新冠感染患者會發生一些類似的神經系統癥狀，比如，暫時性神經肌肉損傷。

后來，Subirana在COVID-19咳嗽數據集上訓練了阿爾茨海默氏病AI模型，結果取得了驚人的發現。該AI模型不僅可以高精度識別出新冠感染患者，而且無癥狀感染者的準確率更高。

AI模型和數據集是決定疾病診斷準確率的兩項關鍵指標。

今年4月，MIT研究人員建立了一個公開咳嗽數據收集網站，允許所有人通過網絡瀏覽器、手機或者筆記本電腦等設備自愿提交咳嗽錄音。

網站地址：https://opensigma.mit.edu/

Subirana稱：“在醫療領域，這是迄今為止最大的咳嗽數據集。”

在模型方面，采用的仍然是阿爾茨海默氏癥AI模型，并且同樣以聲帶強度、情緒、肺和呼吸四項生物特征作為診斷COVID-19感染患者的標準。

在該模型內部，咳嗽音頻通過梅爾頻率倒譜系數（Mel Frequency Cepstrum Coefficient）進行轉換，并輸入到基于卷積神經網絡（CNN）的AI架構中，如上文所說，該AI架構由生物特征層和3個并行的ResNet50神經網絡構成。最終會輸出二進制形式的預篩查診斷結果。

基于以上兩個方面，研究人員對其進行了測試，結果發現AI模型識別COVID-19患者的準確率為98.5％，無癥狀感染者的準確率為100%。

論文地址：https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=9208795

這一結果表明，COVID-19的患者即時沒有明顯癥狀，其聲音也會發生明顯的變化。同時，該AI模型可以通過這一變化有效地識別出無癥狀感染者。

據了解，MIT的團隊已經在考慮與相關企業合作將該AI模型整合到手機應用程序中，以便人們可以方便地對疾病風險進行初步評估。

與此同時，研究人員也開始與世界各地的多家醫院合作，以收集更大，更多樣化的咳嗽記錄集，這將有助于訓練和增強AI模型的準確性。

不過，需要強調的是，該AI模型的優勢不在于檢測有癥狀的新冠患者。

這一點Subirana在論文中也明確強調。他說，不管他們的癥狀是由COVID-19還是其他癥狀（如流感或哮喘）引起的。該工具的優勢在于它能夠分辨無癥狀感染者的咳嗽和健康人的咳嗽。

總結

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