新冠肺炎肆虐全球，随着无症状感染者的增加，让多数患者无法及时察觉染疫，同时容易被检验人员遗漏，导致新冠肺炎逐渐扩散，让全球笼罩在新冠肺炎的阴影之下。麻省理工学院（MIT）近日发现人们的咳嗽声中带有一种不易被察觉的模式，因此开发了AI模型，透过咳嗽声帮助快速筛检感染的患者。
使用AI技术检测咳嗽声并非新鲜事，该技术已被医学界用来检测哮喘、肺炎等会影响患者咳嗽方式的相关疾病。然而，在新冠疫情爆发前，MIT的研究员Brian Subirana才刚证实咳嗽异音能够有效检测阿兹海默症。由于阿兹海默症与新冠肺炎有部分相同的症状，因此启发了Subriana的团队将该技术应用在检测新冠肺炎上。
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有鉴于此，Subriana的团队开始搜集有关咳嗽研究的大数据，利用成千上万的咳嗽样本训练AI。后来成功开发AI预测模型，并提供给电机电子工程师学会（Institute of Electrical and Electronics Engineers，IEEE）开放检阅。
1000个检测样本当中，有一半为健康的咳嗽声，另一半则是确诊新冠肺炎患者的咳嗽声。测试结果发现，该AI模型可成功辨识高达98.5%新冠肺炎患者的咳嗽声，甚至辨识出100%无症状感染者，准确程度非常高。
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据悉，该AI模型透过判断声带强度、情绪、肺活量、呼吸功能和肌肉等细微变化，来检测对方是否感染新冠肺炎或拥有相似的症状。不过，尽管AI系统能够辨识新冠肺炎患者的咳嗽声，但Subriana表示在使用上依旧需要多加留意。基于该AI模型是以筛选条件来匹配符合的疾病，因此有时可能会出现偶然符合筛选条件，但却不是新冠肺炎的状况，医疗人员必须谨慎判断。
【 患者的咳嗽|麻省理工学院开发ai模型检测新冠肺炎】目前，该AI模型正与多家医疗机构合作，希望透过建立更庞大的数据库，达到更精准的预测效果。Subriana表示，若果未来成功取得美国食品药品管理局（Food and Drug Administration，FDA）许可，团队将与私人企业合作，开发移动装置免费应用程式，让更多用户可进行居家检测，有望防止新冠肺炎疫情持续扩散。
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