（本文經 unwire 授權轉載，並同意 TechOrange 編寫導讀與修訂標題，原文標題為 〈麻省理工研發 AI 模型 靠分析咳嗽聲找出武肺患者〉。）
【為什麼我們要挑選這篇文章】新冠肺炎疫情第二波高峰到來，尤其在歐美各國仍持續延燒，其中 COVID-19 的無症狀患者更成為第二波高峰的關注重點。
然而在疫苗開發卡關的同時，如何先做好「即早確診與隔離治療」將成為控制疫情的一大重點。麻省理工研究團隊透過 AI 數據，辨別出感染者與非感染者的聲帶與呼吸反應差別，此一工具會成為各國普篩的新曙光嗎？（責任編輯：何泰霖）
麻省理工的科學研究團隊上週在生物醫藥期刊《IEEE Journal of Engineering in Medicine and Biology》發表文章，表示開發了一款可以靠咳嗽聲，找出 COVID-19 患者的人工智慧模型，只要整合到手機程式或智慧音響，就能夠非常簡單地進行測試。
「AI 咳嗽模型」透過呼吸、聲帶檢測揪出無症狀 COVID-19 患者
麻省理工收集了約 20 萬個，來自 7 萬名志願者的咳嗽聲，他們需要以手機錄下乾咳聲，並且填寫有關症狀的調查，是否有感染 COVID-19 和其他詳細病情。結果團隊選取了 2,500 個確診感染志願者的咳嗽聲樣本，配合另外 2,500 個隨機的樣本，去訓練和測試人工智慧模型。
該人工智慧模型在辨認 COVID-19 確診者的咳嗽聲時，準確度為 98.5%；而無症狀咳嗽者的準確度更加是 100%。該人工智慧模型會通過聲帶強度、情緒、肺部和呼吸反應，還有因為 COVID-19 的肌肉分解等 4 項生物標記。麻省理工科研團隊會將程式免費提供，並且與多間醫院合作，希望可以擴大咳嗽聲資料庫，進一步訓練人工智慧。
（本文經 unwire 授權轉載，並同意 TechOrange 編寫導讀與修訂標題，原文標題為 〈麻省理工研發 AI 模型 靠分析咳嗽聲找出武肺患者〉。首圖來源：freepik）
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