Команда исследователей из Университета Карнеги — Меллона работает над проектом, который, по их словам, позволит диагностировать коронавирус без проведения обычных тестов. Речь идет о выявлении определенных характеристик голоса заболевшего — если заболевание сильно затронуло легкие, то по определенным параметрам голоса это можно определить.

Бенджамин Страйнер, аспирант университета, который и подал идею, считает, что потребность в недорогих и эффективных тестах на наличие заболевания назрела давно. Но то, что есть сейчас, и дорого, и не очень надежно. Конечно, диагностику заболевания по голосу на 100% надежной методикой назвать нельзя, но сейчас речь идет об анализе самой возможности выявить заболевание по записи голоса.

О сколь-нибудь серьезных результатах разработчики не говорят. Приложению для работы нужен микрофон компьютера или смартфона для записи голоса. Для анализа голоса используется нейросеть, разработанная специалистами университета. Сообщается, что они проанализировали голоса больных коронавирусом (не всех подряд, а только тех, у кого пошли осложнения на легкие).

«Мы пытаемся разработать голосовой сервис, который, как показали предварительные эксперименты и наша экспертиза, может показать достаточно точный результат. Правда, до финала еще далеко», — сообщили разработчики.

Сервис «слушает» голос человека, анализирует и выставляет балл. Чем выше балл, тем выше вероятность того, что человек заболел. По словам ученых, количество баллов является индикатором совпадения сигнатур голоса испытуемого с сигнатурами голосов заболевших коронавирусом пациентов. Сейчас специалисты занимаются сбором большой базы голосовых записей, которые можно использовать для обучения нейросети.

На короткое время сервис был открыт всем желающим, сейчас возможность опробовать сервис в работе закрыли — вероятно, потому, что количество записей голосов, необходимых для обучения нейросети, достигло нужного значения.



Все, что нужно для работы с сервисом — кашлянуть несколько раз, проговорить алфавит и выполнить пару других простых действий. По мнению некоторых врачей, кашель пациентов с осложнениями от коронавируса не похож на кашель, вызванный иными причинами. Конечно, на слух разница не слишком заметна, но машинное обучение дает возможность уловить разницу и зафиксировать ее.

Для сбора первичных данных ученые попросили помочь коллег со всего мира. Врачи с согласия своих пациентов записывали их голоса, кашель, и отправляли аудиозапись в университет. Далее записи использовались для обучения нейросети и настройку ее на идентификацию заболевших пациентов.

Разработчики не утверждают, что их сервис будет на все 100% рабочим. Как и говорилось выше, сейчас проводятся тесты. Результаты довольно обнадеживающие, но для повышения точности диагноза работу нужно продолжать еще какое-то время.

Сейчас планируется поработать над случаями положительного срабатывания алгоритма, которые на поверку оказывались ложными. Ученые изучат все эти случаи и попытаются понять, почему алгоритм сработал некорректно.