Алгоритм определения вероятности заболевания COVID-19

Лаборатория искусственного интеллекта Сбера разработала алгоритм, который в течение 60 секунд может определить вероятность заболевания коронавирусной инфекцией COVID-19. Наличие вируса определяется на основе результатов короткого опроса по симптоматике и трех звуковых моделей – голоса, дыхания и кашля.

Звуковые файлы превращаются в спектрограмму, показывающую энергию звука на разных частотах, и далее анализируются с помощью глубокой сверточной нейронной сети. Для ее тренировки использовались только открытые данные – это более тысячи образцов звуков дыхания и кашля, собранных у диагностированных пациентов в российских клиниках.

Как поясняют в Сбере, модель, естественно, пока не достигает точности биологического PCR, но уже сейчас имеет сопоставимые характеристики. При этом она дает возможность сделать настраиваемую чувствительность, проще в обращении, удобнее и дешевле. Это не медицинский диагностический инструмент, а скорее персональный ежедневный чекер – сдача теста и получение результата занимают всего 60 секунд. В ближайшее время планируется создать специальное приложение, которое станет доступно в App Store и Google Play, что позволит лучше настроить точность модели.

Средний ROC AUC (площадь под «кривой ошибок») созданной Сбером модели на данный момент равен 0,8. Ожидается дальнейшее улучшение качества модели при увеличении объема данных, в том числе собранных с помощью мобильного приложения.