«Сбер» создал алгоритм, который за минуту определяет вероятность COVID-19 по голосу, кашлю и дыханию

Как объясняют в лаборатории искусственного интеллекта «Сбера», звуковые файлы превращаются в спектрограмму. Она показывает энергию звука на разных частотах, и далее анализируется с помощью глубокой сверточной нейронной сети. Для обучения алгоритма использовали только открытые данные — это более тысячи образцов звуков дыхания и кашля, собранных с диагностированных пациентов в российских клиниках.

Что еще известно:

В «Сбере» отмечают, что их модель не сравнится по точности с тестом на COVID-19, но может служить для пользователей «персональным ежедневным чекером». В ближайшее время специальное приложение обещают добавить в App Store и Google Play.

«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», — сказал первый заместитель председателя правления Сбербанка Александр Ведяхин.

Следить за событиями удобно в нашем новостном телеграм-канале. Присоединяйтесь