Tie, kurie nejaučia simptomų ir kuriems nepranešama apie kontaktą su užsikrėtusiuoju, negali žinoti, kad jiems reikėtų atlikti testą. Tačiau gali būti, kad Masačusetso technologijos instituto mokslininkai rado būdą, kaip identifikuoti tokius tyliuosius koronaviruso nešiotojus ir be testavimo.
Rugsėjį paskelbtame tyrime aprašomas dirbtinio intelekto modelis, kuris gali atskirti žmonių, sergančių koronavirusu, kosulį nuo sveikųjų kosulio. Šis DI net gali pagal savanorišką, priverstinį kosulį nustatyti, ar žmogus sveikas, ar besimptomis nešiotojas, remdamasis garso variacijomis, kurios per daug subtilios, kad jas pajustų žmogaus ausis.
MIT modelis pagal kosulį tiksliai nustatė 98,5% tyrimo dalyvių, kurie sirgo koronavirusu, įskaitant besimptomius nešėjus. Ši programa nei karto nesuklydo, diagnozuodama besimptomius nešiotojus.
„Mes manome, kad tai rodo, kad jūsų skleidžiami garsai keičiasi, kai užsikrečiate COVID, net jei nejaučiate simptomų“, – MIT pranešime spaudai teigė mokslininkas Brianas Subirana.
B.Subirana ir jo kolegos pasiūlė, kad jų dirbtinį intelektą būtų galima integruoti į išmaniuosius garsiakalbius ir mobiliuosius telefonus. „Pandemijos gali tapti praeitimi, jei visada bus paruošta išankstinės diagnostikos priemonių ir jos bus nuolat tobulinamos“, – rašė jie.
Iš kosulio gali nustatyti ir Alzheimerio ligą
Prieš pandemiją mokslininkai mokė dirbtinio intelekto modelius, kad šie pagal žmonių kosulį nustatytų kitas ligas, tokias kaip Alzheimerio liga ir pneumonija. Tai įmanoma, nes tai, kaip kalbame ir kosime, gali atspindėti mūsų balso stygų ir jas supančių organų tvirtumą, teigia B.Subirana.
Pavyzdžiui, Alzheimerio liga sergančių pacientų balso stygos būna silpnesnės dėl nervų ir raumenų degradacijos. „Informaciją, kurią mes lengvai gauname iš sklandžios kalbos, dirbtinis intelektas gali nustatyti iš paprasčiausio kosulio, įskaitant tokius dalykus kaip asmens lytis, gimtoji kalba ar net emocinė būsena. Iš tikrųjų tai, kaip jūs kosite, daug pasako“, – paaiškino jis.
Taigi B.Subiranos komanda tuos ankstesnius modelius pritaikė COVID-19 pacientams. Jie surinko 70 000 sveikų ir užsikrėtusių žmonių kosulio garso įrašų pavyzdžių ir paprašė pastarosios grupės pranešti apie visus koronaviruso simptomus ar jų nebuvimą.
Daugiau nei 2600 įrašų pateikė žmonės, kurių COVID-19 testas buvo teigiamas. Tada mokslininkai dirbtinio intelekto modeliui paleido apie 4 250 įrašų, įskaitant užkrėstų žmonių kosulio įrašus. Dirbtinis intelektas sugebėjo susidaryti vaizdą, kaip skamba ligotas ir sveikas kosulys. Jis nustatė specifinius kosėtojų balso stygų stiprumo, plaučių veiklos, emocijų ir raumenų degradacijos modelius, kurie būdingi tik COVID-19 pacientams.
Kai modelis buvo paruoštas, B.Subiranos komanda paleido daugiau nei 1000 kosulio įrašų. Jų dirbtinis intelektas teisingai aptiko 100% kosulio, kuriuo kosėjo besimptomiai koronaviruso nešiotojai, atvejų.
Saugesnės mokyklos, darbovietės, restoranai
B.Subiranos komanda siekia integruoti savo DI modelį į nemokamą programėlę ir tikisi gauti JAV Maisto ir vaistų administracijos leidimą naudoti jį kaip COVID-19 išankstinės diagnostikos įrankį.
Teoriškai žmogus galėtų pakosėti į savo telefoną ir iškart sužinoti, ar gali būti besimptomis koronaviruso nešiotojais. Vis dėlto diagnozei patvirtinti jam vis tiek reikės testo. Tokia išankstinio patikrinimo priemonė „gali sumažinti pandemijos plitimą, jei visi ja pasinaudos prieš eidami į klasę, gamyklą ar restoraną“, – sako B.Subirana.
Tačiau dirbtinis intelektas negali nustatyti, ar jūsų kosulį lemia kita liga, pavyzdžiui, gripas ar peršalimas. Jis sukalibruotas aptikti tik COVID-19. Jis taip pat negali pasakyti, ar karščiavimą, ar gerklės skausmą sukėlė COVID-19.
Dirbtinis intelektas negali nustatyti, ar jūsų kosulį lemia kita liga, pavyzdžiui, gripas ar peršalimas. Jis sukalibruotas aptikti tik COVID-19.
Pasak Niujorko universiteto Langone Tisch ligoninės kvėpavimo ligų skyriaus direktoriaus Anthony Lubinsky, tyrimo rezultatai teikia vilčių. Tačiau jis sakė „Live Science“, kad, norint žinoti, „ar ši priemonė pakankamai gerai veiks realiame pasaulyje, kad galima būtų ją rekomenduoti kaip diagnostikos įrankį, reikės papildomų tyrimų“.
Tyrimo autoriai teigia, kad jie jau bendradarbiauja su JAV, Meksikos ir Italijos ligoninėmis, kad surinktų daugiau kosulio įrašų ir galėtų dar labiau patobulinti ir toliau bandyti savo modelį.
