«Сбер» разработал алгоритм выявления COVID-19 по кашлю

Алгоритм использует голос, дыхание и кашель человека, также пользователь должен пройти короткий опрос по симптоматике. Звуковые файлы трансформируются в спектрограмму, которая показывает энергию звука на разных частотах. Данные анализируются с помощью глубокой свёрточной нейронной сети.

На обследование уходит около 60 секунд, заверил первый зампред правления Сбербанка Александр Ведяхин. Он добавил, что модель пока не достигает точности биологического PCR, разработанный скрининг — «это не медицинский диагностический инструмент, а скорее персональный ежедневный чекер». Приложение скоро будет доступно в App Store и Google Play.

Для обучения алгоритмов использовались открытые данные — более тысячи образцов звуков дыхания и кашля пациентов, диагностированных в российских клиниках. Ранее исследователи Массачусетского технологического института заявили о разработке алгоритма для различения кашля больных коронавирусом.

В декабре 2020 года группа компаний «Сбер» и Сколковский институт науки и технологий объявили о заключении сделки по созданию экосистемы для развития искусственного интеллекта в здравоохранении России. Оператором выступит созданная прошлым летом компания «СберМедИИ».

Фото: MBLifestyle / Shutterstock