Revolucionarna aplikacija koja može da otkrije koronavirus u vašem glasu razvijena je u velikim naučnim istraživanjima. Tehnologija sa veštačkom inteligencijom je lakša za korišćenje i preciznija od PCR testa, kažu istraživači.
Mobilnoj aplikaciji je potrebno manje od jednog minuta da označi pozitivne slučajeve i daje tačan rezultat u 89 % u slučaju da ste pozitivni, odnosno 83 % u slučaju da ste negativni.
Nova aplikacija bi se mogla koristiti za vrlo brzu proveru ljudi na bolest pre nego što prisustvuju masovnim događajima kao što su koncerti i velike sportske utakmice. Takođe bi se mogao primeniti u siromašnijim zemljama gde sustandardni PCR testovi veoma skupi i često ih je teško distribuirati.
Holandski naučnici kažu da korona virus obično pogađa gornje disajne puteve i glasne žice, što dovodi do promena u glasu osobe. Tim je odlučio da istraži da li je moguće otkriti novi virus u glasovima ljudi.
Stručnjaci su koristili podatke iz aplikacije "Crovdsourcing COVID-19 Sounds App" Univerziteta Kembridž, koja je sadržala 893 audio uzorka od 4.352 učesnika, a iz uzorka istraživanja, 308 ispitanika bilo je pozitivno na korona virus.
Aplikacija je instalirana na korisnikov mobilni telefon, a učesnici prijavljuju neke osnovne demografske podatke, istoriju bolesti i pušački status. Zatim se od njih traži da snime neke respiratorne zvukove koji uključuju kašljanje tri puta, duboko disanje na usta tri do pet puta i čitanje kratke rečenice na ekranu tri puta.
Istraživači su koristili tehniku analize glasa pod nazivom Mel-spektrogramska analiza, koja identifikuje različite karakteristike glasa kao što su glasnoća, jačina i varijacije tokom vremena.
Da bi razlikovao glasove pacijenata sa COVID-19 od onih koji nisu bolesni, tim je napravio različite modele veštačke inteligencije i procenio koji je najbolji u klasifikaciji pozitivnih slučajeva.
Jedan model pod nazivom Long-Short Term Memory (LSTM) bio je bolji od ostalih. Zasnovan je na neuronskim mrežama koje oponašaju način na koji ljudski mozak funkcioniše i prepoznaju osnovne odnose u podacima. Radi sa sekvencama, što ga čini pogodnim za modeliranje signala prikupljenih tokom vremena, kao što je glas, zbog svoje sposobnosti da čuva podatke u svojoj memoriji.
(Kurir.rs)
Bonus video: