由于无症状感染者的存在，COVID-19的检测和控制变得相当困难。但是麻省理工学院的一组研究人员正试图通过分析咳嗽背后的独特模式来可靠地预测某人是否处于COVID-19感染的早期阶段。如果进展顺利，有望推出基于机器学习的AI预警系统。众所周知，有经验的医生可以通过咳嗽的声音来判断患者的呼吸道症状。此类AI模型的建立已经在哮喘、神经肌肉等疾病的分析中派上了用场。在COVID-19大流行之前，研究人员BrianSubirana甚至声称咳嗽可以帮助预测阿尔茨海默病。近期，他专注于COVID-19的早期分析和检测，研究方向是该疾病可能改变患者的咳嗽模式。虽然Subirana不是第一个这么认为的人，但麻省理工学院的研究团队已经创建了迄今为止最大的咳嗽研究数据集之一。用数千个样本训练AI模型，它最近在IEEEOpenJournal上介绍了最新的研究进展。据悉，AI模型似乎有能力根据声音强度、情绪、肺和呼吸功能以及肌肉退化等细微模式变化，分析和识别无症状的COVID-19感染者。检查无症状和有症状感染者的咳嗽，AI模型分别达到了83%和94%的特异性，没有出现大量的假阳性或假阴性报告。即便如此，Subirana仍持谨慎乐观的态度：“尽管该系统擅长监测不健康的咳嗽，但不应将其视为权威的诊断工具。”后续研究团队还将与多家医院合作，建立更加多样化的数据集。如果能够获得FDA的批准，研究团队还有望与私人公司合作开发一款工具APP，以推广这项技术的使用。
