【「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～と
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に
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）
I.hidekazu – 投稿者自身による作品, CC 表示-継承 4.0, https://commons.wikimedia.org/w/index.php?curid=79649399による
