透過咳嗽聲檢測是否染疫,AI 望成武漢肺炎的預篩系統

麻省理工學院開發 AI 模型,能分辨健康者與染疫者的咳嗽聲,藉此快速檢測出武漢肺炎的無症狀感染者。
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Photo Credit: Ponomariova_Maria/iStock / Getty Images
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新冠肺炎(COVID-19)的無症狀感染者,是全球輕忽而導致大流行的主因之一。在國外,本土傳染的無症狀患者容易被檢測單位遺漏,導致疫情愈發嚴重。麻省理工學院(MIT)的研究發現,在咳嗽聲中其實有一種不易被發現的模式,可幫助檢測單位標記哪個人有可能已感染武漢肺炎,使預篩變得更加容易。

AI 檢測咳嗽時異音的技術,已被醫學界應用來檢測肺炎、哮喘等會改變患者咳嗽方式的疾病。而在新冠疫情爆發前,MIT 研究員 Brian Subirana 才剛證明咳嗽異聲可以幫助預測阿茲海默症。由於武漢肺炎與阿茲海默症其實有某些相同的症狀,因此 Subirana 的團隊也開始思考是否能將此技術應用至武漢肺炎的檢測上。

Subirana 的團隊蒐集了咳嗽研究的大數據,利用成千上萬人類咳嗽的樣本來訓練 AI,開發預測模型,並將此紀錄在電機電子工程師學會(Institute of Electrical and Electronics Engineers,簡稱 IEEE)供開放檢閱。

此 AI 模型已可透過聲帶強度、情緒、肺活量、呼吸功能、肌肉是否退化等細微變化,來檢驗出是否罹患 COVID-19 或有類似症狀。在 1,000 個樣本上測試 AI 模型,其中樣本有一半為健康的咳嗽聲,另一半為確診武漢肺炎的咳嗽聲。在測試中,AI 成功辨識出 98.5% 的武漢肺炎患者咳嗽聲,且辨識出 100% 的無症狀感染者,展現令人驚豔的準確性。

即使患者看似無症狀,一旦染上 COVID-19,其產生聲音的方式也會發生變化。

Subirana 如此認為。但他也向《TechCrunch》表示,雖然該 AI 系統能夠檢測出不健康的咳嗽聲,但必須小心使用,因為該工具是以篩選條件來找到配對符合的疾病,因此也可能出現偶然地完全符合篩選條件,卻不是 COVID-19 的狀況,醫療人員須謹慎判別。

目前此 AI 模型正在與多家醫療機構合作,以利建立起更多元的數據庫,使預測更精準。若能取得美國食品藥品管理局(Food and Drug Administration,簡稱 FDA)許可,接下來團隊將會與私人企業合作,開發行動裝置的免費應用程式,成為居家預篩的工具,並被更多人廣泛使用。期待這項工具能成為阻止疫情擴散的助力之一。

核稿編輯:Anny

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