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アメリカのＭＩＴ＝マサチューセッツ工科大学は、
咳の音から、新型コロナウイルスに感染しているかどうかを判定する
ＡＩを開発したと発表しました。
人の耳では聞き取れない、感染者と、健康な人との
咳の音の違いをＡＩが判別できるといいます。
研究チームは、４月から５月にかけて、
こちらのウェブサイトを通じて…
コロナ感染者、非感染者を含む5,320人の被験者に、
スマートフォンやパソコンに向かって
咳をしてもらい、その音を収集しました。
また、症状や、医師からの診断がどうだったかなどについての
アンケートを記入してもらいました。
このうち、4,256人分のデータを用いてＡＩに学習させ、
コロナ感染を診断するツールを作り上げました。
その後、残りの1,064人分のデータを使って、
診断ツールが正しく判定できるかどうかをテストしたといいます。
その結果、この診断ツールによって、
症状のある新型コロナ感染者の98.5%を、
無症状の感染者の100％を、
正しく「感染者だ」と識別できたといいます。
新型コロナウイルスをめぐっては、
感染していても症状を示さない、
無症状感染者によって感染が拡大する可能性が指摘されていますが、
研究チームは、
「この診断ツールの強みは、無症状者の咳と健康な人の咳を見分ける能力にある。
外出前に誰もがこのツールを使えば、パンデミックの蔓延を抑えることができる」
とコメント。
現在、民間企業と協力して、
コロナ感染を簡易的に調べる無料アプリの開発に取り組んでいるといいます。
※引用元
●論文：IEEE Journal of Engineering in Medicine and Biology
Jordi Laguarta et al., (2020)COVID-19 Artificial Intelligence Diagnosis using only Cough Recordings
https://ieeexplore.ieee.org/document/9208795?denied=
●プレスリリース：MIT News
Artificial intelligence model detects asymptomatic Covid-19 infections through cellphone-recorded coughs
https://news.mit.edu/2020/covid-19-cough-cellphone-detection-1029
咳の音から、新型コロナウイルスに感染しているかどうかを判定する
ＡＩを開発したと発表しました。
人の耳では聞き取れない、感染者と、健康な人との
咳の音の違いをＡＩが判別できるといいます。
研究チームは、４月から５月にかけて、
こちらのウェブサイトを通じて…
コロナ感染者、非感染者を含む5,320人の被験者に、
スマートフォンやパソコンに向かって
咳をしてもらい、その音を収集しました。
また、症状や、医師からの診断がどうだったかなどについての
アンケートを記入してもらいました。
このうち、4,256人分のデータを用いてＡＩに学習させ、
コロナ感染を診断するツールを作り上げました。
その後、残りの1,064人分のデータを使って、
診断ツールが正しく判定できるかどうかをテストしたといいます。
その結果、この診断ツールによって、
症状のある新型コロナ感染者の98.5%を、
無症状の感染者の100％を、
正しく「感染者だ」と識別できたといいます。
新型コロナウイルスをめぐっては、
感染していても症状を示さない、
無症状感染者によって感染が拡大する可能性が指摘されていますが、
研究チームは、
「この診断ツールの強みは、無症状者の咳と健康な人の咳を見分ける能力にある。
外出前に誰もがこのツールを使えば、パンデミックの蔓延を抑えることができる」
とコメント。
現在、民間企業と協力して、
コロナ感染を簡易的に調べる無料アプリの開発に取り組んでいるといいます。
※引用元
●論文：IEEE Journal of Engineering in Medicine and Biology
Jordi Laguarta et al., (2020)COVID-19 Artificial Intelligence Diagnosis using only Cough Recordings
https://ieeexplore.ieee.org/document/9208795?denied=
●プレスリリース：MIT News
Artificial intelligence model detects asymptomatic Covid-19 infections through cellphone-recorded coughs
https://news.mit.edu/2020/covid-19-cough-cellphone-detection-1029
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