Исследователи Массачусетского технологического института обнаружили, что люди, у которых нет симптомов COVID-19, могут отличаться от здоровых людей тем, как они кашляют. Эти различия невозможно определить человеческим ухом. Но оказалось, что их может «услышать» искусственный интеллект (ИИ), технологии которого обильно финансируются медицинскими и фармацевтическими корпорациями.

COVID-19
COVID-19
Александр Горбаруков © ИА REGNUM

Об этом 29 октября 2020 года пишет Дженнифер Чу в своей статье «Модель искусственного интеллекта обнаруживает бессимптомную инфекцию Covid-19 через кашель, записанный на мобильный телефон» для информационного портала Массачусетского технологического института MIT News.

Бессимптомные люди, инфицированные COVID-19, по определению не проявляют заметных физических симптомов заболевания. Таким образом, они с меньшей вероятностью будут проходить тестирование на вирус и могут неосознанно распространить инфекцию среди других.

Но оказалось, что те люди, у которых нет симптомов, не могут быть полностью свободны от изменений в укладе нашей жизни, вызванных вирусом. Исследователи Массачусетского технологического института теперь обнаружили, что и бессимптомные люди могут отличаться от здоровых тем, как они кашляют. Эти различия невозможно уловить человеческим ухом. Но за эту работу берётся ИИ.

Массачусетский технологический институт
Массачусетский технологический институт
Fcb981

В статье, опубликованной недавно в IEEE Journal of Engineeringin Medicine and Biology, команда исследователей сообщает о модели ИИ, которая отличает бессимптомных людей от здоровых людей с помощью записей принудительного кашля, которые люди добровольно отправляли через веб-браузеры с помощью мобильных устройств и ноутбуков.

Исследователи обучили модель ИИ десяткам тысяч образцов кашля, а также произнесенным словам. Когда они «скармливали» модели новые записи кашля, она точно идентифицировала 98,5% кашля от людей, у которых было подтверждено наличие COVID-19, включая 100% кашля от бессимптомных, которые сообщили, что у них нет симптомов, но тест на вирус дал положительный результат.

Команда учёных работает над включением модели в удобное для пользователя приложение, которое, если оно будет одобрено FDA, потенциально может стать бесплатным, удобным и неинвазивным инструментом предварительного скрининга для выявления людей, у которых с большой вероятностью не будет симптомов COVID-19. Пользователь может ежедневно входить в систему, кашлять в свой телефон и мгновенно получать информацию о том, заражен ли он.

«Эффективное внедрение этого инструмента групповой диагностики может уменьшить распространение пандемии, если все будут использовать его перед тем, как пойти в школу, на фабрику или ресторан», — говорит соавтор исследования Брайан Субирана, научный сотрудник лаборатории автоматической идентификации Массачусетского технологического института.

Еще до начала пандемии исследовательские группы уже тренировали алгоритмы записи кашля на сотовые телефоны для точной диагностики таких состояний, как пневмония и астма. Аналогичным образом команда Массачусетского технологического института разрабатывала модели ИИ для анализа записей принудительного кашля, чтобы увидеть, могут ли они обнаружить признаки болезни Альцгеймера, болезни, связанной не только с ухудшением памяти, но и с нервно-мышечной деградацией, такой как ослабление голосовых связок.

Сначала они построили общий алгоритм или нейронную сеть, известную как ResNet50, и обучили её различать звуки, связанные с разной степенью силы голосовых связок. Исследования показали, что качество звука «мммм» может указывать на то, насколько сильны или слабы голосовые связки человека. Субирана обучала нейронную сеть на наборе данных аудиокниги с более чем 1000 часами речи, чтобы выделить слово «они» из других слов, таких как «то» и «тогда» («they», «that», «then»).

Команда обучила вторую нейронную сеть различать эмоциональные состояния, очевидные в речи, поскольку было доказано, что пациенты с болезнью Альцгеймера и люди с неврологическими заболеваниями в целом проявляют определенные чувства, такие как разочарование или уплощённый аффект (расстройство аффективной сферы, ограниченность в выражении эмоций, их слабая выразительная интенсивностьприм. ИА REGNUM), чаще, чем они выражают счастье или спокойствие. Исследователи разработали модель классификатора эмоциональной речи, обучив ее на большом наборе данных актеров, интонирующих эмоциональные состояния, такие как нейтральные, спокойные, счастливые и грустные.

Винсент Ван Гог. Горюющий старик. 1890
Винсент Ван Гог. Горюющий старик. 1890

Затем исследователи обучили третью нейронную сеть на базе данных кашля, чтобы различать изменения в работе легких и дыхания.

Наконец, команда объединила все три модели и наложила алгоритм для обнаружения мышечной деградации. Алгоритм делает это, по существу моделируя слой шума и различая сильный кашель — тот, который можно услышать поверх шума, — от более слабого.

С помощью своей новой структуры ИИ команда загрузила аудиозаписи голоса, в том числе пациентов с болезнью Альцгеймера, и обнаружила, что она может идентифицировать болезнь Альцгеймера лучше, чем существующие модели. Результаты показали, что совокупность таких показателей, как сила голосовых связок, настроение, характеристики легких и дыхания, а также мышечная деградация были эффективными биомаркерами для диагностики заболевания.

Когда начала разворачиваться пандемия коронавируса, Субирана задался вопросом, может ли их система ИИ для диагностики болезни Альцгеймера использована также для диагностики COVID-19, поскольку появляется все больше доказательств того, что инфицированные пациенты испытывают некоторые похожие неврологические симптомы, такие как временное нервно-мышечное нарушение.

«На звуки речи и кашля влияют голосовые связки и окружающие их органы. Это означает, что, когда вы говорите, в чём-то ваша речь похожа на кашель и наоборот. Это также означает, что информацию, которые мы легко извлекаем из обычной речи, ИИ может также установить по кашлю, включая такие характеристики говорящего человека, как пол, родной язык и даже эмоциональное состояние. На самом деле в том, как вы кашляете, заложено ваше настроение, — говорит Субирана. — Поэтому мы подумали, почему бы нам не попробовать применить эти биомаркеры для Альцгеймера и ковида».

В апреле команда учёных начала сбор как можно большего количества записей кашля, в том числе у пациентов с COVID-19. Они создали веб-сайт, на котором люди могут записывать свой кашель через мобильный телефон или другое устройство с доступом в Интернет. Участники исследования также заполняют анкету об имеющихся у них симптомах, независимо от того, есть ли у них COVID-19 и был ли им поставлен диагноз с помощью официального теста, на основании оценки симптомов врачом или в результате самодиагностики. Они также могут указать свой пол, географическое положение и родной язык.

Коронавирус в США
Коронавирус в США

На сегодняшний день исследователи собрали более 70 000 записей, каждая из которых содержит несколько серий кашля каждого участника исследования, что в сумме дало около 200 000 аудиозаписей образцов принудительного кашля, что, по словам Субираны, является «крупнейшим набором данных для исследования кашля». Около 2500 записей были записаны людьми, у которых было подтверждено наличие COVID-19, в том числе бессимптомными.

Команда использовала 2500 записей инфицированных COVID-19, а также еще 2500 записей, которые они случайным образом выбрали из коллекции, чтобы сбалансировать набор данных. Они использовали 4000 таких образцов для обучения модели ИИ. Оставшиеся 1000 записей были затем введены в модель, чтобы увидеть, сможет ли она безошибочно отличить кашель пациентов с COVID-19 от кашля здоровых людей.

Исследователи пишут в своей статье, что им удалось установить «поразительное сходство между распознаванием болезни Альцгеймера и COVID-19».

Без специальной настройки ИИ, изначально предназначенного для диагностики болезни Альцгеймера, они обнаружили, что он может улавливать закономерности по четырем биомаркерам: силе голосовых связок, эмоциональному состоянию, параметрам легких и дыхания, а также мышечной деградации, которые характерны для COVID-19. Модель правильно определила по кашлю людей с подтвержденным COVID-19 в 98,5% случаев, из числа которых она выявила всех бессимптомных носителей.

«Мы думаем, это подтверждает, что голос человека меняется, когда он инфицирован COVID-19, даже при отсутствии симптомов», — говорит Субирана.

Модель ИИ, подчеркивает Субирана, не предназначена для диагностики людей с симптомами, которые похожи у больных COVID-19 и другими заболеваниями, такими как грипп или астма. Сила ИИ заключается в его способности отличать кашель бессимптомных больных COVID-19 от кашля здоровых людей.

Команда работает с IT-компанией над разработкой бесплатного приложения на основе модели ИИ. Они также сотрудничают с несколькими больницами по всему миру, чтобы собрать более обширный и разнообразный набор записей кашля, который поможет обучить модель и повысить её точность.

В своей статье они пишут:

«Пандемии могли бы уйти в прошлое, если бы инструменты предварительного тестирования всегда были наготове и постоянно улучшались».

В конечном итоге они предполагают, что аудиомодели ИИ, подобные разработанной ими, могут быть встроены в интеллектуальные колонки и другие устройства для прослушивания, чтобы люди могли удобно получать первоначальную оценку риска своего заболевания на ежедневной основе.

Читайте ранее в этом сюжете: Алгоритм искусственного интеллекта диагностирует болезнь Альцгеймера

Читайте развитие сюжета: Искусственный интеллект помогает писателям-фантастам Китая