麻省理工學院研發 AI 模型，靠分析咳嗽聲找出武漢肺炎患者

麻省理工學院的科研團隊早前在生物醫藥期刊《IEEE Journal of Engineering in Medicine and Biology》發表文章，表示開發了一個可以靠咳嗽聲，找出武漢肺炎患者的人工智慧模型，只要整合到手機程式或智慧揚聲器，就能夠非常簡單地進行測試。

麻省理工學院收集了約 20 萬個、來自 7 萬名志願者的咳嗽聲，他們以手機錄下乾咳聲，並且填寫有關症狀的調查，是否有感染武漢肺炎和其他詳情。結果團隊選取了 2,500 名確診感染志願者的咳嗽聲樣本，配合另外 2,500 個隨機的樣本，去訓練和測試人工智慧模型。

該人工智慧模型在辨認武漢肺炎確診者的咳嗽聲時，準確度為 98.5%；而無症狀咳嗽者的準確度是 100%。該人工智慧框架會透過聲帶強度、情緒、肺部和呼吸反應，還有因為武漢肺炎的肌肉降解 4 項生物標記。麻省理工學院科研團隊會將程式免費提供，並與多間醫院合作，希望可以擴大咳嗽聲資料庫，進一步訓練人工智慧。