有資料顯示，世界50%covid19（COVID-19）病例由無癥狀感染者傳染。
無發燒、乏力、頭暈等明顯特征的無癥狀感染者，已在不知不覺中成為covid19病毒傳播和復發的最大威脅，
近日，麻省理工學院（MIT）研究團隊聲稱其利用AI開發了一種無癥狀感染檢測新方法，有意思的是，該方法利用的是人的生物特征——咳嗽聲。
他們發現，無癥狀感染者發出的咳嗽聲與健康人存在不同，其中細微的差別人耳很難分辨，但AI可以，
在最近發表在《IEEE醫學與生物工程學雜志》上的一篇論文中，MIT研究人員明確表示，他們已經開發出一種能夠識別COVID-19咳嗽聲的AI，
這種AI演算法已通過迄今為止最大的咳嗽資料集測驗，無癥狀感染者的診斷準確率可達到100%，
目前，MIT研究團隊已經與一家企業展開合作，計劃將該AI演算法整合到行動電話應用程式中，專案負責人布萊恩·蘇比拉納（Brian Subirana）表示：
如果每個人在去教室，工廠或餐廳之前都使用該AI診斷工具，將會有效減少covid19大流行的傳播。”
據悉，該項研究成果也同步提交到了FDA和其他監管機構，如獲得批準，COVID-19咳嗽應用程式將免費用于大規模人群篩查。
利用“咳嗽聲”診斷疾病
人耳能夠分辨出五到十種不同的咳嗽特征，但通過機器學習和信號處理，AI能夠識別300多種，
在醫學領域，AI識別咳嗽聲已用于多項疾病檢測任務，比如AI檢測肺炎、哮喘或者神經肌肉疾病等，
如Subirana所說，“說話和咳嗽的聲音都受到聲帶和周圍器官的影響。 這也意味著，我們可以從聲音中獲取有關體內器官的資訊，而AI恰好可以做到這一點。”
因此，在疫情爆發之前，MIT研究團隊已經在嘗試利用AI辨“音”來診斷阿爾茨海默癥（AD）早期的患者，
需要注意的是，正是通過這項研究，研究人員發現了識別COVID-19無癥狀感染者的可能性，并提供了AI演算法支持。
阿爾茨海默病是一種神經系統退行性疾病，不僅與記憶力衰退有關，還與聲帶減弱等神經肌肉退化有關，因此，研究人員開發了一種通用的機器學習演算法（或稱為ResNet50的神經網路），來區分與不同聲帶強度所產生的聲音，
具體來說，他們訓練了三個神經網路模型。第一個神經網路代表一個人聲帶的強弱，利用有聲讀物資料集（含1000h語音）進行訓練；第二神經網路用來區分言語中的情緒狀態。
據了解，AD患者的神經功能衰退較一般人更為普遍，經常會表現出沮喪、悲傷等負面情緒。因此，研究人員利用演員表達不同情緒的大型語音資料集，開發了情緒語音分類器，第三個神經網路在自建的咳嗽資料集上訓練，用來辨別肺和呼吸功能的變化。
最后將三種模型結合起來，形成了一個用于檢測肌肉退化的AI框架，研究人員經過檢測發現，基于聲帶強度、情緒、肺和呼吸功能等生物特征，該AI能夠準確識別出AD患者，
基于此，當冠狀大流行開始蔓延后，Subirana開始思考是否可以利用AI診斷COVID-19，因為已經有證據表明，covid19感染患者會發生一些類似的神經系統癥狀，比如，暫時性神經肌肉損傷。
后來，Subirana在COVID-19咳嗽資料集上訓練了阿爾茨海默氏病AI模型，結果取得了驚人的發現，該AI模型不僅可以高精度識別出covid19感染患者，而且無癥狀感染者的準確率更高，
無癥狀感染者識別率100%
AI模型和資料集是決定疾病診斷準確率的兩項關鍵指標，
今年4月，MIT研究人員建立了一個公開咳嗽資料收集網站，允許所有人通過網路瀏覽器、行動電話或者筆記本電腦等設備自愿提交咳嗽錄音，
網站地址：https://opensigma.mit.edu/
截止測驗前，該網站收集了超過7萬個錄音，每段錄音中有幾次咳嗽，約有20萬份咳嗽音頻樣本，其中，2500多個樣本是由已經確診患者提交的，包括那些無癥狀感染者，
Subirana稱：“在醫療領域，這是迄今為止最大的咳嗽資料集。”
實驗中，研究人員使用2500個感染患者的音頻樣本，以及另外2500個隨機樣本，對AI模型進行訓練，然后利用其余的1000張錄音作為檢測資料，來查看它是否能準確地辨別出COVID-19患者和健康人的咳嗽，
在模型方面，采用的仍然是阿爾茨海默氏癥AI模型，并且同樣以聲帶強度、情緒、肺和呼吸四項生物特征作為診斷COVID-19感染患者的標準，
在該模型內部，咳嗽音頻通過梅爾頻率倒譜系數（Mel Frequency Cepstrum Coefficient）進行轉換，并輸入到基于卷積神經網路（CNN）的AI架構中，如上文所說，該AI架構由生物特征層和3個并行的ResNet50神經網路構成。最終會輸出二進制形式的預篩查診斷結果，
基于以上兩個方面，研究人員對其進行了測驗，結果發現AI模型識別COVID-19患者的準確率為98.5％，無癥狀感染者的準確率為100%。
論文地址：https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=9208795
這一結果表明，COVID-19的患者即時沒有明顯癥狀，其聲音也會發生明顯的變化。同時，該AI模型可以通過這一變化有效地識別出無癥狀感染者。
據了解，MIT的團隊已經在考慮與相關企業合作將該AI模型整合到行動電話應用程式中，以便人們可以方便地對疾病風險進行初步評估。
與此同時，研究人員也開始與世界各地的多家醫院合作，以收集更大，更多樣化的咳嗽記錄集，這將有助于訓練和增強AI模型的準確性。
不過，需要強調的是，該AI模型的優勢不在于檢測有癥狀的covid19患者，
這一點Subirana在論文中也明確強調。他說，不管他們的癥狀是由COVID-19還是其他癥狀（如流感或哮喘）引起的，該工具的優勢在于它能夠分辨無癥狀感染者的咳嗽和健康人的咳嗽。
