В «Сбере» заверили, что модель позволяет за одну минуту поставить диагноз с точностью, сопоставимой с точностью ПЦР-анализа
В Лаборатории искусственного интеллекта «Сбера» разработан способ выявить заражение коронавирусной инфекцией COVID-19 путем анализа звучания кашля, дыхания и голоса больного. Кроме того, при анализе учитываются результаты опроса больного о симптомах заболевания.
В сообщении «Сбера» разъясняется, что спектрограмма анализируемых звуков демонстрирует их энергию в различных частотных диапазонах, что позволяет за одну минуту поставить диагноз с точностью, сопоставимой с точностью ПЦР-анализа.
Преимуществами разработанной «Сбером» модели первый зампред правления Сбербанка Александр Ведяхин назвал простоту в использовании и низкую стоимость проведения анализов. В перспективе «Сбер» планирует выпустить специальное приложение, которое можно будет использовать для самоконтроля состояния здоровья.
«Это не медицинский диагностический инструмент, а скорее персональный ежедневный чекер — сдача теста и получение результата занимают всего 60 секунд! В ближайшее время мы планируем создать специальное приложение, которое станет доступно в App Store и Google Play», — пояснил Ведяхин.
Для «тренировки» нейросети, которая анализирует спектрограммы звуков, использовались собранные в российских клиниках записи дыхания и кашля пациентов, у которых был диагностирован COVID-19. Благодаря запуску приложения «Сбер» планирует повысить точность модели.
В «Сбере» сообщили, что информацию для алгоритма взяли из открытого датасета, который «на волонтерской основе» собрали в компании «Медицинские инвестиционные решения». Набор данных содержит «записи форсированного кашля, то есть не спонтанного, а вызванного по просьбе исследователя». Часть образцов собрали по телефону, часть — через бота в Telegram.
«Все респонденты, участвующие в сборе данных, были заранее проинформированы о том, что работа проводится в рамках борьбы с COVID-19, и дали свое согласие на участие в формировании этого датасета», — добавили там.
