Carnegie University - Mellon entwickelt COVID-19-Anwendung zur Analyse von Patientenstimmen

Ein Forscherteam der Carnegie Mellon University arbeitet an einem Projekt , das zur Diagnose des Coronavirus ohne Routinetests beitragen soll . Wir sprechen über die Identifizierung bestimmter Merkmale der Stimme des Kranken - wenn die Krankheit die Lunge stark beeinflusst hat, kann sie durch bestimmte Parameter der Stimme bestimmt werden.

Benjamin Streiner, ein Doktorand an der Universität, der auf die Idee gekommen ist, glaubt, dass die Notwendigkeit kostengünstiger und wirksamer Tests für das Vorhandensein der Krankheit seit langem reif ist. Aber was jetzt ist, ist teuer und nicht sehr zuverlässig. Natürlich kann die Diagnose einer Krankheit durch Stimme nicht als 100% zuverlässige Methode bezeichnet werden, aber jetzt geht es darum, die Möglichkeit zu analysieren, eine Krankheit durch Sprachaufzeichnung zu identifizieren.

Die Entwickler sprechen nicht über ernsthafte Ergebnisse. Eine Anwendung benötigt ein Mikrofon auf einem Computer oder Smartphone, um Sprache aufzunehmen. Für die Sprachanalyse wird ein von Universitätsspezialisten entwickeltes neuronales Netzwerk verwendet. Es wird berichtet, dass sie die Stimmen von Patienten mit Coronavirus analysierten (nicht alle hintereinander, sondern nur diejenigen, die Lungenkomplikationen hatten).

„Wir versuchen, einen Sprachdienst zu entwickeln, der, wie vorläufige Experimente und unser Fachwissen zeigen, ein ziemlich genaues Ergebnis liefern kann. Das Finale ist zwar noch weit weg “, sagten die Entwickler.

Der Dienst „hört“ auf die Stimme einer Person, analysiert und setzt einen Punkt. Je höher die Punktzahl, desto höher ist die Wahrscheinlichkeit, dass eine Person krank ist. Laut Wissenschaftlern ist die Anzahl der Punkte ein Indikator für die Übereinstimmung der Signaturen der Stimme des Probanden mit den Signaturen der Stimmen von Patienten mit Coronavirus. Jetzt sammeln Experten eine große Datenbank mit Sprachaufzeichnungen, mit denen ein neuronales Netzwerk trainiert werden kann.

Für kurze Zeit war der Dienst für alle offen, jetzt wurde die Möglichkeit, den Dienst in Betrieb zu testen, geschlossen - wahrscheinlich, weil die Anzahl der zum Trainieren des neuronalen Netzwerks erforderlichen Sprachaufzeichnungen den gewünschten Wert erreicht hat .



Alles, was Sie benötigen, um mit dem Dienst zu arbeiten, ist, mehrmals zu husten, das Alphabet auszusprechen und einige andere einfache Aktionen auszuführen. Laut einigen Ärzten ist das Husten von Patienten mit Komplikationen durch das Coronavirus nicht mit dem aus anderen Gründen verursachten Husten vergleichbar. Natürlich ist der Unterschied für das Ohr nicht sehr auffällig, aber maschinelles Lernen ermöglicht es, den Unterschied zu erfassen und zu beheben.

Um Primärdaten zu sammeln, baten Wissenschaftler Kollegen aus der ganzen Welt um Hilfe. Ärzte nahmen mit Zustimmung ihrer Patienten ihre Stimmen auf, husteten und schickten eine Audioaufnahme an die Universität. Ferner wurden die Aufzeichnungen verwendet, um das neuronale Netzwerk zu trainieren und es zu konfigurieren, um kranke Patienten zu identifizieren.

Die Entwickler behaupten nicht, dass ihr Service zu 100% funktioniert. Wie oben erwähnt, werden derzeit Tests durchgeführt. Die Ergebnisse sind ziemlich ermutigend, aber um die Genauigkeit der Diagnose zu verbessern, muss die Arbeit noch einige Zeit fortgesetzt werden.

Nun ist geplant, Fälle von positiver Funktionsweise des Algorithmus zu bearbeiten, die sich tatsächlich als falsch herausstellten. Wissenschaftler werden all diese Fälle untersuchen und versuchen zu verstehen, warum der Algorithmus nicht richtig funktioniert hat.