支气管炎、扁桃体炎、咽炎？数字治疗师将做出准确的诊断。

由谷歌 领导的一组科学家提出的 一项 新研究探讨了利用深度机器学习利用咳嗽录音来监测健康状况和诊断疾病的可能性。

该研究基于对呼吸和各种咳嗽等听觉信号的处理。该团队开发了一个名为 Health Acoustic Representations (HeAR) 的系统，该系统在包含 3.13 亿个两秒音频片段的海量数据集上进行训练。

该系统使用自学习掩蔽自动编码器，表现出令人印象深刻的适应性，能够检测 COVID-19 甚至肺结核等疾病，并检测一个人是否吸烟。

HeAR 系统显示出令人鼓舞的结果，根据所使用的数据集，在检测 COVID-19 方面取得了 0.645 和 0.710 的准确度分数，其中 0.5 分表示随机猜测，1 分表示完美准确度。对于结核病检测，该模型显示出更好的结果 – 0.739。

HeAR 系统的开发人员使用公开的 YouTube 视频提取了超过 3 亿个简短的音频片段，然后将每个片段转换为声音的视觉表示 – 声谱图。这使得模型能够学习预测数据的缺失部分，从而提高其适应性。

研究作者目前正在积极开发 AI4COVID-19 移动应用程序，该应用程序在准确识别冠状病毒引起的咳嗽方面已经显示出可喜的结果。

研究人员正在努力吸引资金进行临床试验，目标是获得美国食品和药物管理局（FDA）的批准，从而使他们能够将该应用推向市场。目前，还没有 FDA 批准的用于疾病诊断的录音工具。

这项研究为健康相关领域（例如远程医疗或自我药疗）的发展开辟了新的视角，提供了创新方法并扩大了人工智能的范围。

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