根据4日在西班牙巴塞罗那举行的欧洲呼吸学会国际会议上发表的一项研究，人工智能（AI）可以从中检测出新冠肺炎人们通过手机应用程序的声音感染，它比快速抗原测试更准确（高达89%），而且更便宜、更快捷、更易于使用。COVID-19感染通常会影响上呼吸道和声带，导致人的声音发生变化。荷兰马斯特里赫特大学数据科学研究所研究员WafaaAljebawi解释说，研究结果表明，简单的语音记录和AI算法可以准确判断谁感染了新冠肺炎。测试，结果时间不到一分钟。此类测试可用于大型集会的测试点，以快速筛查人群。研究团队使用了来自剑桥大学COVID-19声音库应用程序的数据，该应用程序包含来自4,352名健康和非健康参与者的893个音频样本，其中308人的COVID-19测试呈阳性。该应用程序安装在用户的手机上，参与者报告人口统计、病史和吸烟状况等基本信息，然后被要求记录一些声音，包括咳嗽3次，用嘴深呼吸3-5次,并在屏幕上阅读。短句3遍。研究人员使用了一种称为梅尔频谱图的语音分析技术，可以识别不同的语音特征，例如响度、功率和随时间的变化。为了区分COVID-19患者和非患者的声音，研究人员构建了不同的AI模型。他们发现长短期记忆(LSTM)模型在对COVID-19病例进行分类方面做得最好。LSTM基于神经网络，它模仿人脑的工作方式并识别数据中的潜在关系。它还可以将数据存储在内存中。这个AI-LSTM模型的整体准确率为89%，正确检测阳性病例的能力（真阳性率或敏感性）为89%，正确识别阴性病例的能力（真阴性率或特异性）为83%。研究人员说，快速抗原检测的灵敏度仅为56%，但特异性为99.5%。这意味着快速抗原测试将更多被阳性感染的人错误分类为阴性的人数多于该测试中被分类的人数。使用AI-LSTM模型，研究人员遗漏了100例继续传播病毒的病例中的11例，而快速抗原检测遗漏了44例。实习记者张佳欣
