后疫情时期，无症状感染者正成为疫情传播和复发的最大威胁，任何胸闷发热的症状都没有。
秋冬季又是流感等呼吸道传染病的高发期，稍稍咳一下都担心自己是不是中招了。
为了缓解这类担忧，或许可以让AI听听你的咳嗽声。
◎图片来源MIT官网
麻省理工学院(MIT)的研究团队最近在《IEEE医学与生物学工程学杂志》上发表的一篇论文表示，他们已经开发出能够识别COVID-19感染者咳嗽声的AI模型。
◎论文网址：
从阿尔茨海默症检测到新冠检测
无症状感染者发出的咳嗽声和健康人是不一样的，其中细小的差异人耳无法分辨，但AI可以。
在医学领域，利用AI识别咳嗽声去检测疾病已不是什么新鲜事儿，比如检测哮喘、肺炎等。
早在疫情爆发之前，MIT研究团队已经在尝试利用AI分辨声音去诊断阿尔茨海默症(AD)早期患者。
而后当疫情蔓延，MIT研究科学家Brian Subirana开始思考这个AI模型是不是也能用来诊断COVID-19呢？
因为越来越多的证据表明，新冠感染者会发生一些与AD患者类似的神经系统症状，譬如暂时性神经肌肉损伤。
于是Subirana尝试在COVID-19咳嗽数据集上训练了阿尔茨海默症AI模型，结果发现该AI模型不仅可以识别出COVID-19感染者，而且对无症状感染者的识别率更高。
无症状感染者识别率100%
早在今年四月，MIT研究团队便建立了一个咳嗽数据收集的公开网站，人们可以通过手机等设备自愿提交咳嗽录音。
在测试截止前，该网站收集了约有20万份咳嗽音频样本，其中的2500个样本是已确诊患者提交的，包括一些无症状感染者。
Subirana称：「在医疗领域，这是有史以来最大的咳嗽数据库。」
研究团队使用2500个感染者的音频样本，以及另外2500个随机样本，对AI模型进行训练。
然后利用其余的1000个录音作为检测数据，来查看该模型是否能准确分辨出COVID-19患者和健康人的咳嗽。
结果发现该AI模型识别COVID-19患者的准确率高达98.5%，更是能100%检测出无症状感染者。
MIT研究团队计划将此技术做成「初步诊断」COVID-19的App，若是身体不适引起咳嗽时，先让它听一听，自己心里也能大概有个底。
如果这个App获得FDA(美国食品药品监督管理局)批准并被大规模采用的话，那它可能会成为一个免费、便捷的「预筛」工具，用于识别可能对COVID-19无症状的人。
人们可以每天登录，或者在出入公共场合之前使用这个App检测一下，就可以快速得到是否可能已经感染的信息。
有点类似于「体温计」的存在。
虽然人工智能并不能真正取代核酸检测，但有了这么一个可以「预筛」的工具，稍微缓解一点咳嗽者的心理压力也是极好。
MIT官网：
https://news.mit.edu/2020/covid-19-cough-cellphone-detection-1029
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