【『咳の音』で、新型コロナウィルス感染症を100%検知可能なAIが開発!】マサチューセッツ工科大研究

【「咳の音」で、新型コロナウィルス感染症を検知可能に!】

 

こんばんは♬

 

なんだか一気にググっと

寒くなってきましたね。

冬も大好きな村山です(*^^*)

 

今年の海外・国内の論文は

コロナウィルス関係が

非常に多いです(*^^*)

 

先日見つけた論文からブログを♪

 

仕事で『声分析』もしている私ですが

やっぱ声ってすべてを表すんだなぁ~

納得の論文でした。

 

 

本日は、『咳の音』を検知するAIのお話。

コンコン、コンコン・・・

ゴホン、ゴホン・・・

『咳の音』から
コロナ感染が検知可能な
AIが開発されています。

世界的に見ても症状が出ない
無症状感染者が多いですよね。

【マサチューセッツ工科大の研究チームによるAI開発】

無症状患者さんでも
『せきの音』から検知できるAI
マサチューセッツ工科大学の
研究チームにより開発。

もともと、この研究チームは

話し声や会話、咳から
アルツハイマー病を検知するAIを
開発していた研究チーム。

MITの研究科学者である
Brian Subirana博士は

話し声も、咳も、
声帯やその周囲の器官・臓器の

影響を受ける述べています。

AIは、流暢なスピーチから
様々な情報を拾うことができ
性別・母国語・感情と同様に
咳を感知することが
簡単に可能だとのこと。

 

【50層のニューラルネットワークが複雑な波の特徴を抽出

 

画像<ニューラルネットワーク>

 

Aiの開発には
深さが50層の畳み込み
ニューラルネットワークである「ResNet50」
が利用されている
ようです。

 

なんのこっちゃ・・・

 

と、まったくわからない村山ですが・・・(汗)

 

まず、ニューラルネットワークとは

 

『シナプスの結合によりネットワークを形成した

人工ニューロン(ノード)が

学習によってシナプスの結合強度を変化させ

問題解決能力を持つようなモデル全般を指す』(wikipedia)

 

層を重ねることにより

高度で複雑な特徴を

抽出することが可能なようなんです。

 

確かに、複雑な特徴を

抜き出せるようになることが

咳ひとつから検知するには大切ですよね(*^^*)

その50層のResNet50に、

1000時間もの人間のスピーチを
モデルに学習をさせた後
異なる感情状態で発話された
単語のデータセットと
咳が肺と呼吸器のパフォーマンスを
どう変化させるかという
データセットが与えられました。

 

【無症状患者さんを100%識別ってスゴイ!】

その後、3つのモデルが組み合わせ
ノイズの層を使用し、
「強い咳」を「弱い咳」から
切り離せるようにしたところ

AIは、2500人のCOVID-19患者のうち
97.1%を識別
できるようになり

無症状患者に限定すると
識別率は100%

正しく識別したとのことです(*^^*)

 

と・とにかく、スゴイのだぁ!!!

この技術は、無感情患者の
「健康な咳」と「不健康な咳」を識別し
「早期段階での警報システム」として

役立つ可能性があると話題に。

 

現状として、まだまだ

検査は高額なお金がかかったりしますよね。

AIを使った診断は

体に負担を与えず、かつ、事実上無料で
迅速に実行できるという点

大きな利点があるといわれています。
し・か・し

一般的に携帯アプリなどで
普及させるためには
やるべきことが多くあるようで

開発中のAIは、

既に症状を示しているCOVID-19患者さんを
診断するようには設計されておらず
あくまで無症状患者に対し検査と
隔離が必要かどうかを判断するもの
になる

とのことでした。
研究チームは、

AIの精度を高める他の要素の存在を確認するため、
今後さらに多様なデータセットを使ってテストを行い、
携帯のアプリとしてリリースされる時のために
プライバシーをどう配慮していくか
を検討する予定だと

述べられています。

 

研究していただけ本当にありがたい!

今後に期待です(*^^*)

 

 

~ PS ~

 

ついつい、いろいろ話し過ぎちゃう村山ですが

オーストラリアのビクトリア大学医学部

Maja Husaric先生の研究によると

 

COVID-19が原因で出る咳は

長く続く乾いたせきで

息切れや筋肉痛を伴うとのこと。

 

コンコン、ケンケン

 

といった、乾いた咳なようです。

 

また、こちらの論文のことも

時間があればアップしたいですが

多分アップできません(汗)

 

なので、サクッとお伝えで(笑) (*^^*;)

注)
Brian Subirana ’COVID-19 Artificial Intelligence Diagnosis using only Cough Recordings’IEEE September 202

 

画像)

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