как по кашлю определить коронавирус приложение
Сбер выпустил приложение, которое определяет COVID-19 по дыханию и кашлю
В России запустили мобильное приложение, способное распознать COVID-19 по дыханию и кашлю человека. Его разработали сотрудники Лаборатории по искусственному интеллекту СберБанка с коллегами из компании СберМедИИ. Программа, получившая название AI Resp, анализирует звуки дыхания и кашля в течение минуты и может обнаружить признаки, характерные для больных коронавирусной инфекцией.
Это приложение было анонсировано ещё в январе текущего года. С того времени разработчики обучили искусственный интеллект, предоставив ему более 3 тыс. обезличенных записей больных COVID-19. По их словам, точность выявления признаков заболевания составляет 82%. При этом создатели AI Resp предупреждают, что их программа не является тестом и не может заменить собой лабораторное исследование. В случае появления симптомов коронавируса необходимо сразу же обратиться к врачу.
Поскольку Google Play и App Store установили определённые ограничения на приложения с использованием COVID-19 в названиях, в AI Resp говорится про респираторные заболевания, хотя его работа построена на выявлении именно признаков COVID-19.
«У Лаборатории по ИИ СберБанка уже имеется внушительный портфель медицинских высокотехнологических проектов… Сейчас мы работаем над целой линейкой передовых решений, которые призваны облегчать работу врачей и спасать человеческие жизни. AI Resp — одно из таких перспективных решений», — заявил первый заместитель председателя правления СберБанка Александр Ведяхин.
Приложение AI Resp уже доступно для скачивания в магазинах Google Play и App Store.
Врачи оценили эффективность приложения, определяющего коронавирус по кашлю
Специалисты Эссекского университета в Великобритании разработали приложение, способное определять коронавирус по звуку кашля. Создатели обещают почти 100% точность диагноза. Разбираемся, насколько надежен предложенный метод и реально ли выявить заражение COVID-19 только по кашлю.
Виртуальный доктор
Свою программу DeepCough3D британские ученые протестировали почти на 8,4 тысячи звуковых образцах кашля пациентов из мексиканских и испанских больниц. Из этого числа практически у 2,4 тысячи человек лабораторно подтвердили коронавирус. Создатели утверждают, что изобретение верно определяет наличие или отсутствие заражения в 98% случаев.
По словам ученых, программа умеет различать обычный кашель и кашель, вызванный коронавирусом. Человеческий слух такую разницу не воспринимает. Создатели уверяют, что разработка способна определить и серьезность заболевания.
Работает программа на основе искусственного интеллекта. Британцы уверяют, что их разработка единственная, которая «тренировалась» на столь большом количестве аудиозаписей с подтвержденным результатом тестирования на коронавирус. Предполагается, что приложение должно стать самым быстрым, дешевым и бесконтактным способом предварительного тестирования на COVID-19.
Подобные технологии для борьбы с коронавирусом разрабатывают не только в Великобритании. Например, в конце октября 2020 года свой нейросетевой алгоритм представила российская компания «Медитэкс», которая является участником Национальной технологической инициативы. Программа способна прослушать кашель на предмет соответствия типичной картины развития коронавирусной инфекции. На момент презентации точность диагноза составляла более 85%.
Руководитель проекта, научный сотрудник Физического института имени Лебедева РАН Дмитрий Михайлов пояснил, что технология анализирует записанный звук, который можно представить в виде графика колебания частот во времени. На такой спектрограмме просматривается характерный для COVID-19 рисунок. Это значительно упрощает работу врачам, полагает Михайлов.
Метод надежен?
Врач-пульмонолог Сергей Пурясев рассказал Москве 24, что теоретически такие технологии способны помочь в определении заразившихся коронавирусом.
«Кашель при патологии, связанной с повреждением легких от COVID-19, отличается определенной частотой, тональностью. Характеризуется он и отделяемой мокротой, продуктивно это происходит или нет. В принципе, обработав огромное количество аудиоматериала, можно найти ту тональность, те килогерцы, которые характерны для той или иной патологии. В том числе коронавируса», – отметил пульмонолог.
Специалист добавил, что в появлении подобных приложений в мобильных телефонах не видит никакой опасности. По его словам, чем человек более насторожен к своему состоянию здоровья, тем лучше.
В свою очередь, врач-пульмонолог, заслуженный деятель науки РФ Евгений Шмелев в разговоре с Москвой 24 усомнился в наличии характерных особенностей «коронавирусного кашля».
«Существующие тесты на сегодняшний день самые правильные. А кашель может быть самый разный. Отек от того же COVID-19 еще не сформировался – он сухой. Пострадал ресничный эпителий в дыхательных путях, появился избыток жидкости – вот вам влажный кашель. Поэтому лично я сомневаюсь в эффективности такого приложения», – подчеркнул Шмелев.
Фото: Москва 24/Антон Великжанин
Он добавил, что у многих курящих людей после 50 лет уже есть поражения респираторной системы. При этом коронавирус может спровоцировать обострение, вследствие чего кашель станет не сухим, а влажным. Все это говорит о том, что приложение не даст 100% гарантии диагноза, уверен пульмонолог.
С этой точкой зрения согласен и врач-терапевт Виктор Лишин. По его словам, люди переносят коронавирусную инфекцию со своими индивидуальными особенностями.
«Есть три основных симптома, которые появляются у заболевших с высокой вероятностью. Это потеря обоняния, высокая температура и кашель. Он, как правило, сухой. Но у меня было много пациентов, у которых кашель был влажным или переходил из одного состояния в другое. Потому что кашель – это симптом, а не диагноз. Он может быть причиной других проблем со здоровьем, в том числе вообще не связанных с простудными заболеваниями», – рассказал врач Москве 24.
В пример специалист приводит ситуацию, когда при поражении COVID-19 легких у человека еще и болит горло. В таком случае слизь будет спускаться из горла в нижние отделы дыхательных путей, из-за чего характер кашля поменяется. Такие обстоятельства уже смазывают клиническую картину и диагностику по этому показателю, считает эксперт.
«На мой взгляд, использованное британскими учеными количество аудиозаписей – это очень маленькая выборка. С учетом того, что коронавирусом в мире переболели миллионы человек. В этой ситуации погрешность может быть очень высокой», – подчеркнул врач-терапевт.
Диагностика коронавируса должна быть основана на биоматериалах, а не на звуках, продолжает он. Пока приложение британских ученых, по мнению терапевта, мало основано на медицине. Даже такая методика должна подтверждаться более углубленными тестами, а не оставаться единственной, резюмировал собеседник Москвы 24.
Сбер запустил приложение, которое определяет COVID-19 по голосу и кашлю
О потенциальной возможности определять COVID-19 неинвазивными методами без забора биоматериала заговорили ещё в прошлом году. Группа врачей госпиталя Mount Sinai в Нью-Йорке предложила использовать для этой цели Apple Watch, рассчитывая, что в основу ляжет пульсометр с функцией замера скорости кровотока. Предполагалось, что диагностика будет проводиться в ночные часы, когда организм наиболее активно борется с инфекцией, а кровь переносит по сосудам тельца-защитники. Но с тех пор этот проект так и не получил своего развития. Зато «Сбер» сделал приложение, которое выявляет инфекцию с точностью 82%.
У Сбера появилось собственное приложение для диагностики COVID-19
Разработчики «Сбера» совместно с экспертами дочерней медицинской компании «СберМедИИ» создали приложение AI Resp. Оно ориентировано на неинвазивную диагностику COVID-19 путём анализа кашля, дыхания и голоса пользователя. Нейросеть получает эти данные, сверяет их со списком симптомов, о которых говорит сам пациент, а затем всё анализирует и выдаёт результат.
Приложение для диагностики COVID-19
Чтобы работа AI Resp стала возможной, нейросеть долгое время обучали на более чем 3000 пациентов, изучая их поведенческие паттерны в период болезни. В результате нейросеть удалось натаскать на достаточное эффективную диагностику, точность которой достигает 82%. Это, кстати, даже выше, чем предлагают некоторые ПЦР-тесты, чья точность колеблется в районе 60-70%.
Чтобы провести диагностику посредством AI Resp, вам потребуется:
Диагностика займёт не больше одно минуты
Разработчики рекомендуют проводить все записи, удерживая смартфон на расстоянии 20-30 см от лица. Если держать его ближе, кашель, голос и дыхание получатся громче и интенсивнее, чем они есть на самом деле, и это может сбить алгоритмы. Если расстояние будет больше, алгоритмы могут, наоборот, не уловить каких-то важных деталей, которые могли быть важны для более точной диагностики.
Можно ли определить COVID-19 по кашлю
Иронично, что ни в самом приложении, ни в его описании на странице в App Store вообще нет упоминания о COVID-19. По умолчанию пользователь, который скачивает его, должен считать, что приложение служит для диагностики респираторных заболеваний. Однако это сделано намеренно. Дело в том, что модераторы каталога очень строго относится к приложениям такого толка, поэтому разработчики решили упомянуть COVID-19 только в пресс-релизе, но не пихать название инфекции туда, где оно может смутить Apple.
Я проверил приложение трижды, но каждый раз оно выдавало мне вот такую ошибку
Сам «Сбер» не рекомендует считать приложение AI Resp медицинским инструментом для диагностики COVID-19. Алгоритмы рассчитаны лишь на примерное определение инфекции и её отдельных признаков. Поэтому, если вдруг приложение сочтёт, что вы можете быть инфицированы, оно предложит вам сдать анализ в специализированной лаборатории, поскольку вот такая неинвазивная диагностика не является 100-процентной гарантией результата.
Честно сказать, оценить эффективность приложения мне так и не удалось. Я трижды пробовал пройти тест, записывал свои кашель, дыхание и голос, но неизменно на выходе получал оповещение о том, что приложению не удалось обработать полученные данные. Я даже попросил сделать то же самое членов своей семьи, и во всех случаях результат был один и тот же. Понятия не имею, в чём дело, но пока диагностическая польза AI Resp – под большим вопросом.
Новости, статьи и анонсы публикаций
Свободное общение и обсуждение материалов
Лонгриды для вас
iPad Pro 2020 и 2021 благодаря лидару могут делать макро-фотографии без дополнительного оборудования. Достаточно специального приложения. А вот iPhone, к сожалению, так не могут
Приложение «Быстрые команды» — совершенно нетривиальное явление. Благодаря ему пользователи iOS и macOS могут автоматизировать выполнение множества процессов. Но это ещё не всё
То, чем мы пользовались в 90-е, и от чего получали удовольствие помнят многие, но не все знают, что некоторые гаджеты прошлого можно купить и сейчас. Специально для вас сделали тематическую подборку с AliExpress
А если внимательно прочитать условия соглашения, то там в цвет говориться, что нельзя предоставлять пользоваться программой третьим лицам на своём устройстве. То есть это просто программа для сбора ваших биометрических данных. Завуалировано под диагноз ковида. Зашибись.
«Сбер» показал работу способного определить COVID по кашлю приложения
«Сбер» показал работу тестовой версии приложения, которое способно оценить вероятность заражения коронавирусом по кашлю, дыханию и голосу, сообщает «РИА Новости».
Сначала приложение предложит пользователю выбрать имеющиеся у него симптомы заболевания из десяти вариантов — слабость, температура, кашель, диарея, сыпь, сухость языка, боль в горле, потеря обоняния, одышка или отсутствие симптомов.
Затем пользователю предложат записать его голос. Для этого нужно будет, исключив посторонний шум, громко прочитать фразу: «Я надеюсь, что мои записи помогут справиться с пандемией коронавируса», держа телефон на расстоянии 20–30 см от лица. После этого пользователь также должен будет записать звуки своего дыхания и покашлять в микрофон телефона.
Затем приложение проанализирует полученные данные, оценит вероятность заражения коронавирусом и выдаст результат. Он не будет являться диагнозом, предупредили разработчики.
Алгоритм определения COVID-19 работает на основе искусственного интеллекта. Для «тренировки» нейросети, которая анализирует спектрограммы звуков, использовались собранные в российских клиниках записи дыхания и кашля пациентов, у которых диагностировали COVID-19, сообщили в «Сбере». Благодаря запуску приложения он планирует повысить точность модели.
Новое приложение «Сбера» — это не медицинский диагностический инструмент, а скорее, персональный ежедневный чекер, отметил первый зампред правления Сбербанка Александр Ведяхин. По его словам, «Сбер» планирует создать специальное приложение, которое станет доступно в App Store и Google Play.
Бесплатное приложение для определения COVID-19 по звуку кашля может появиться в феврале
В январе лаборатория искусственного интеллекта (ИИ) Сбербанка представила алгоритм, способный определить вероятность заболевания коронавирусной инфекцией по голосу, дыханию и кашлю. Как стало известно стопкоронавирус.рф, через несколько недель компания планирует выпустить на рынок и соответствующее бесплатное приложение для пользователей смартфонов. Об особенностях разработанного алгоритма, его точности и дальнейших перспективах порталу рассказал руководитель лаборатории Сбербанка Леонид Жуков.
Желание помочь
«Когда началась пандемия, мы все задумались о том, как можем помочь в борьбе с новым заболеванием, применяя свои знания и навыки», — объясняет Леонид Жуков.
Тогда подразделение «Сбера», которое специализируется на Data Science, начало разрабатывать алгоритм, предсказывающий распространение новой коронавирусной инфекции. В свою очередь, лаборатория искусственного интеллекта создала алгоритм, который определяет степень поражения легких по данным компьютерной томографии (КТ). Сегодня этот инструмент успешно применяется более чем в 20 регионах нашей страны.
Просматривая материалы зарубежных коллег, инженеры лаборатории ИИ наткнулись на статью Массачусетского технологического института (MIT) об алгоритме, который определяет вероятность заболевания новой коронавирусной инфекцией по кашлю.
«Идея нас очень заинтересовала, но без данных работать нельзя. А данные MIT не были доступны, поэтому работать было попросту не с чем», — объясняет руководитель лаборатории ИИ «Сбера».
К осени открытые датасеты (наборы обработанных данных для машинного обучения) опубликовали исследователи из Швейцарии и Индии. «А в ноябре и вовсе случилось маленькое чудо. Мы узнали, что компания «Медицинские инвестиционные решения» собирает необходимые нам данные — записи дыхания, кашля и голоса пациентов на добровольной основе — и готова ими поделиться. Нашли друг друга», — рассказывает Жуков.
Важно отметить, что образцы записей были уже систематизированы медиками — каждый комплект содержал отметку о результате ПЦР-теста пациента, поэтому можно было определить, где звуки заболевших, а где — здоровых.
Когда у сотрудников лаборатории появилась необходимая информация, они приступили к разработке алгоритма.
Автоматическое обучение
В работе использовали опыт и собственные наработки, полученные при работе с КТ-снимками. Здесь также применили технологии глубоких сверточных сетей.
«Мы взяли несколько тысяч образцов, которые нам предоставили партнеры, и начали обучать алгоритм на этих примерах, используя так называемое обучением с учителем», — объясняет руководитель лаборатории ИИ «Сбера».
При этом данных все равно было мало — для тренировки нейросети такого числа примеров недостаточно. Поэтому сотрудники лаборатории взяли открытые датасеты с голосами людей, уличным шумом и другими звуками для обучения сети. Заодно так нейронная сеть училась определять и выделять именно голос, дыхание и кашель среди других звуков.
Каждую полученную аудиозапись с помощью преобразования Фурье перевели в мел-спектрограмму — изображение, которое показывает энергию звука на разных частотах (мел — единица высоты звука). Так нейросеть получила понятный материал для обучения — она учится на картинках.
«Коронавирус влияет на наши легкие и связки, голос меняется. И человеческое ухо порой неспособно распознать эти изменения, особенно если они незначительные в ситуации, когда болезнь протекает относительно легко. А вот машине это под силу», — объясняет Жуков.
В конечном счете глубокая сверточная нейросеть научилась распознавать определенные паттерны изменения голоса, дыхания и кашля. В новых образцах она ищет те паттерны, которые говорят о вероятном заболевании COVID-19.
Не медицинское решение
Леонид Жуков объясняет, что алгоритм его лаборатории — это не медицинское решение, а скорее технология для самопроверки. Система не может заменить ПЦР-тесты и поставить диагноз — это исключительное право врачей.
«Это персональный чекер, который помогает человеку понять, есть ли вероятность, что он заболел именно COVID-19. Заполнили короткий опросник по симптоматике, загрузили аудио со своим голосом, дыханием и кашлем — получили решение за минуту. Если система сказала, что вероятность заболевания у вас высока, обращайтесь к врачам, делайте лабораторные тесты», — рассказывает руководитель проекта.
В перспективе «Сбер» планирует повышать качество работы модели и сделать свою разработку своеобразной системой прескрининга, неинвазивным тестом. В течение четырех-пяти недель компания собирается выпустить соответствующее бесплатное приложение для смартфонов. Так тест станет массово доступным и, учитывая скорость его прохождения, может серьезно помочь в борьбе с распространением новой коронавирусной инфекции.
Подобные наработки, судя по научным публикациям, есть в США, Швейцарии и Индии, но готовый продукт — приложение для смартфонов — ни одна из этих стран еще не представила.
Главное — точность
«Для любого алгоритма главное — точность, именно это самый важный вопрос. Тестов со стопроцентной точностью попросту не существует, это невозможно. Однако есть два показателя, которыми определяется качество тестов, а также алгоритмов классификации: чувствительность и специфичность (она же избирательность)», — отмечает Жуков.
Чувствительность показывает качество работы теста на больных, то есть способность алгоритма определить больного в группе других заболевших. Показатель чувствительности 90% говорит о том, что из 100 больных тест правильно определит 90, а оставшихся выявить не сможет. Специфичность, наоборот, показывает, сколько тест выявляет здоровых среди здоровых.
Для лабораторных тестов эти показатели фиксированы — просто потому, что так работают законы химии и биологии. А вот для алгоритмических тестов их можно настраивать в рамках общего качества модели под разные задачи.
«При этом важно понимать, что чувствительность и специфичность взаимосвязаны — увеличивая один из показателей, мы автоматически уменьшаем второй. На сегодня алгоритмический тест несильно, но все же уступает ПЦР-тестам, однако по параметрам мы к ним близки», — рассказывает инженер.
Если говорить техническим языком, средний ROC AUC (площадь под кривой ошибок — комплексная метрика, позволяющая оценить общее качество модели машинного обучения) составляет 0,85. При этом показатель 1 означает, что модель идеальна, а показатель 0,5 — что система выдает результат, как при подбрасывании монеты, с вероятностью 50/50.
Команда разработчиков планирует совершенствовать систему — когда будут появляться новые данные (образцы голоса, дыхания и кашля), нейросеть продолжит обучаться на них. И алгоритм будет работать еще точнее.
Вячеслав Кокуркин