↑用咳嗽声检测新冠 小程序截图

红星新闻记者丨宋昕泽 蓝婧 实习生丨吴亦阳

编辑丨郭庄 责任编辑丨魏孔明

“请在安静环境下录制
，
请勿佩戴口罩
，
请勿使用耳机
，
正对手机麦克风大约10厘米
，
一次性咳嗽四声以上
。
”

近日
，
一款名为“智能声音识别”的小程序出现在社交平台
。
点击进入小程序
，
会有新冠肺炎检测的选项
。
录音结束后自动识别
，
有“正常”和“疑似新冠肺炎”两种结果
。
小程序有新冠肺炎声音采集和多病种声音采集两个选项
。


听咳嗽声识别新冠肺炎？对于测试结果
，
小程序也有文字提示“科研试用
，
测试结果仅供参考
，
并不代表最终结果
，
请以医学检测手段为准”
。


有媒体引用专家观点指出
，
尽管“听音识病”市场方兴未艾
，
但其有效性仍需进一步验证
，
同时还要警惕相关技术被滥用
。


“基于声音的新冠检测研究”

研发方称
：
并非医学诊断器材
，
结果仅供参考

小程序介绍称
，
其“利用中国科学院声学研究所、地坛医院、北京大学第三医院、大连市公共卫生临床中心联合自主研发的人工智能技术自动识别疑似新冠”
，
账号主体为北京中科信利技术有限公司
。
天眼查显示
，
北京中科信利技术有限公司成立于2002年
，
中国科学院声学研究所成员
。
经营范围包括开发、生产语音、人机交互通信技术产品等
。
法定代表人颜永红
，
系中科院声学所研究员、博士生导师
。


12月9日上午
，
中国科学院声学研究所一名工作人员告诉红星新闻记者
，
该小程序和声学研究所“没有关系”
，
并提供了一个电话请记者进一步咨询
。
截至发稿前
，
该电话未能拨通
。
记者在声学研究所官网查询发现
，
在声场声信息国家重点实验室2021年度学术委员会会议上
，
颜永红研究员作了题为《基于咳嗽音的新冠检测研究》的报告
。


随后记者通过邮件联系颜永红
。
9日中午
，
颜永红回复记者一份文件资料
。
该资料称
，
肺部和呼吸道的物理结构会随着呼吸道感染而改变
，
而新冠肺炎以一种独特的方式感染呼吸系统
，
这些改变与其他常见的非新冠肺炎呼吸系统疾病不同
。
国际上自2020年10月已有基于咳嗽声诊断新冠肺炎的相关研究
。
资料还称
，
中科院声学所语音团队自2020年3月开始研究基于声音的新冠检测
，
并于2021年初得到北京市科委（医药处）的项目支持
。
目前已构建了原理系统
，
对200余个国外新冠患者咳嗽音（非洲）和800个正常人咳嗽音测试
，
系统敏感性和特异性均超过了90%
。
系统以微信小程序的方式
，
可实时获得识别结果
，
对于新冠无症状感染者小样本集测试正确检出率超过70%
。


该文件资料表示
，
目前团队还在持续研究试图提高精度
。
目前的测试版仅供个人用户试用
，
小程序并不是医学诊断器材
，
测试结果仅供参考
。


媒体报道国外相关研究
：


有观点称:“听音识病”有效性需进一步验证

红星新闻记者查询发现
，
国外也确实有一些研究
。
据《科技日报》2020年报道
：
麻省理工学院（MIT）的研究人员发明了一款新人工智能模型
，
可以通过倾听健康人和新冠肺炎患者之间咳嗽的细微差别
，
发现新冠肺炎无症状病例
。
这一AI算法基于他们先前开发的用于检测肺炎、哮喘甚至阿尔茨海默症等疾病的模型
，
能识别与新冠肺炎特有的4个特征相关的咳嗽差异
：
肌肉退化、声带强度、情绪（例如怀疑和沮丧）、呼吸和肺功能
。
结果表明
，
该AI模型识别出新冠肺炎病患的准确率为98.5%；识别出无症状感染者的准确率为100%
。


另据《科技日报》今年9月报道
：
9月4日在西班牙巴塞罗那举行的欧洲呼吸学会国际会议上公布的一项研究
，
人工智能（AI）可通过手机应用程序从人们声音中检测出新冠肺炎感染
，
它比快速抗原测试更准确（达到89%）
，
且更便宜、快速和易于使用
。
《科技日报》12月2日消息
：
ResApp公司开发的应用程序能够根据病人的咳嗽录音检测新冠病例和其他呼吸道疾病
，
其中检测新冠病毒的准确率高达92%
。


与此同时
，
也有媒体引用专家观点指出
，
尽管“听音识病”市场方兴未艾
，
但其有效性仍需进一步验证
，
同时还要警惕相关技术被滥用
。


—— END ——

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网友看法

1、网友撷影
：
现在科技真是发达
，
应该比核子准吧
。
#全民核酸检测有必要吗？##新冠感染者居家治疗常用药参考表#

2、网友我在紅尘等你
：
咳咳 咳咳咳咳咳