【「咳の音」で、新型コロナウィルス感染症を検知可能に！】
こんばんは♬
なんだか一気にググっと
寒くなってきましたね。
冬も大好きな村山です（＊＾＾＊）
今年の海外・国内の論文は
コロナウィルス関係が
非常に多いです（＊＾＾＊）
先日見つけた論文からブログを♪
仕事で『声分析』もしている私ですが
やっぱ声ってすべてを表すんだなぁ～と
納得の論文でした。
本日は、『咳の音』を検知するAIのお話。
コンコン、コンコン・・・
ゴホン、ゴホン・・・
『咳の音』から
コロナ感染が検知可能な
AIが開発されています。
世界的に見ても症状が出ない
無症状感染者が多いですよね。
【マサチューセッツ工科大の研究チームによるAI開発】
無症状患者さんでも
『せきの音』から検知できるAI
マサチューセッツ工科大学の
研究チームにより開発。
もともと、この研究チームは
話し声や会話、咳から
アルツハイマー病を検知するAIを
開発していた研究チーム。
MITの研究科学者である
Brian Subirana博士は
話し声も、咳も、
声帯やその周囲の器官・臓器の
影響を受ける述べています。
AIは、流暢なスピーチから
様々な情報を拾うことができ
性別・母国語・感情と同様に
咳を感知することが
簡単に可能だとのこと。
【５０層のニューラルネットワークが複雑な波の特徴を抽出】
（画像wikipediaより）
Aiの開発には
深さが５０層の畳み込み
ニューラルネットワークである「ResNet50」
が利用されているようです。
なんのこっちゃ・・・
と、まったくわからない村山ですが・・・（汗）
まず、ニューラルネットワークとは
『シナプスの結合によりネットワークを形成した
人工ニューロン（ノード）が
学習によってシナプスの結合強度を変化させ
問題解決能力を持つようなモデル全般を指す』（wikipedia）
層を重ねることにより
高度で複雑な特徴を
抽出することが可能なようなんです。
確かに、複雑な特徴を
抜き出せるようになることが
咳ひとつから検知するには大切ですよね（＊＾＾＊）
その５０層のResNet50に、
1000時間もの人間のスピーチを
モデルに学習をさせた後
異なる感情状態で発話された
単語のデータセットと
咳が肺と呼吸器のパフォーマンスを
どう変化させるかという
データセットが与えられました。
【無症状患者さんを１００％識別ってスゴイ！】
その後、３つのモデルが組み合わせ
ノイズの層を使用し、
「強い咳」を「弱い咳」から
切り離せるようにしたところ
AIは、２５００人のCOVID－１９患者のうち
９７．１％を識別できるようになり
無症状患者に限定すると
識別率は１００％
正しく識別したとのことです（＊＾＾＊）
と・とにかく、スゴイのだぁ！！！
この技術は、無感情患者の
「健康な咳」と「不健康な咳」を識別し
「早期段階での警報システム」として
役立つ可能性があると話題に。
現状として、まだまだ
検査は高額なお金がかかったりしますよね。
AIを使った診断は
体に負担を与えず、かつ、事実上無料で
迅速に実行できるという点に
大きな利点があるといわれています。
し・か・し
一般的に携帯アプリなどで
普及させるためには
やるべきことが多くあるようで
開発中のAIは、
既に症状を示しているCOVID-19患者さんを
診断するようには設計されておらず
あくまで無症状患者に対し検査と
隔離が必要かどうかを判断するものになる
とのことでした。
研究チームは、
AIの精度を高める他の要素の存在を確認するため、
今後さらに多様なデータセットを使ってテストを行い、
携帯のアプリとしてリリースされる時のために
プライバシーをどう配慮していくかを検討する予定だと
述べられています。
研究していただけ本当にありがたい！
今後に期待です（＊＾＾＊）
～ PS ～
ついつい、いろいろ話し過ぎちゃう村山ですが
オーストラリアのビクトリア大学医学部
Maja Husaric先生の研究によると
COVID-19が原因で出る咳は
長く続く乾いたせきで
息切れや筋肉痛を伴うとのこと。
コンコン、ケンケン
といった、乾いた咳なようです。
また、こちらの論文のことも
時間があればアップしたいですが
多分アップできません（汗）
なので、サクッとお伝えで（笑） （＊＾＾＊；）
注）
Brian Subirana ’COVID-19 Artificial Intelligence Diagnosis using only Cough Recordings’IEEE September 202
画像）
I.hidekazu - 投稿者自身による作品, CC 表示-継承 4.0, https://commons.wikimedia.org/w/index.php?curid=79649399による
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