由于无症状感染者的存在，COVID-19 的检测和控制变得相当复杂。然而，麻省理工学院的研究团队正在通过解析咳嗽中隐含的独特特征，努力预测个体是否处于 COVID-19 感染的早期阶段。如果一切顺利，他们有望推出基于机器学习的 AI 预警系统。
经验丰富的医生能够通过听取咳嗽声来判断患者的呼吸道症状。这类 AI 模型的开发在哮喘和神经肌肉疾病的分析中已显示出一定的有效性。
在 COVID-19 疫情之前，研究人员 BRian SuBIRana 曾宣称可以通过咳嗽来辅助预测阿尔兹海默病。最近，他将研究重点转向 COVID-19 的早期检测，以探讨疾病如何改变患者的咳嗽模式。
虽然 SuBIRana 并不是首位提出这一想法的研究者，但该 MIT 团队创建了迄今为止最大的咳嗽研究数据库。通过数千个样本训练 AI 模型，他们最近在 IEEE 开放期刊上介绍了最新的研究成果。
据了解，该 AI 模型已具备通过声音强度、情绪、肺和呼吸功能及肌肉退化等细微模式变化，来分析和识别 COVID-19 无症状感染者的能力。
针对无症状和有症状感染者的咳嗽进行分析，该 AI 模型的特异性分别达到了 83% 和 94%，且几乎没有报告大量的假阳性或假阴性。
尽管如此，SuBIRana 仍持谨慎乐观的态度，他表示：“虽然该系统在监测不健康的咳嗽方面表现出色，但不应将其视为确诊的权威工具。”
未来，研究团队计划与多家医院合作，建立更加多样化的数据集。如果能够获得 FDA 的批准，他们还有望与私营企业合作开发一款应用程序，以推广这一技术的使用。
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