咳嗽识别新冠感染：无症状感染识别率高达100%

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麻省理工学院（MIT）的一项研究得出了惊人的结果。研究人员发现，人工智能可以通过咳嗽声识别出被新冠感染的人。

该研究的非凡之处：该系统还可以识别没有新冠症状的感染者。研究人员认为，即使未被发现的感染症状也会导致患者肺部改变。这种变化会影响咳嗽声，并且可以被人工智能感知。



该系统无需费时费力的实验室样本测试，可以达到出色的识别率。感染者识别率98.5％，无症状感染者甚至可以达到100％。麻省理工学院的研究员苏比拉纳（Brian Subirana）是该研究的参与人。他介绍道，”在大流行中，人们前往工厂上班，去学校上学，去餐馆吃饭都可以用它检查，可以减少病毒的传播。“

新冠感染后产生的咳嗽是怎样的呢？他们将咳嗽声转为视频就可以找出差别。

这个咳嗽检测系统最初是用来检测患者的语言或咳嗽的阿尔茨海默病征兆，但现在也可以用于检测无症状新冠患者的感染。研究人员正在于一家日本制药公司合作，将人工智能打包到一个可以在任何地方使用该系统的应用程序，具体开发投放市场的时间尚不清楚。



德国肺病学家对该技术的需求并不乐观。乌尔姆肺中心医疗主任，联邦肺病学家协会数字化工作组负责人 Holger Woehrle表示“通过智能噪声识别与人工智能相结合的识别模式在未来的研究潜力很大。但是，我们不知道如何将完全不咳嗽的无症状患者与不咳嗽的根本没有感染的患者区别开来，在这一点上，我们看不到咳嗽的任何区别。”

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无法确定准确率就不实用。总不能因为一个app说没感染就没事了，更降低人们的警惕性