Eksperimentā ar mākslīgo intelektu 'bruņots' klepus detektors diagnosticē 97% Covid-19 gadījumu
Foto: Shutterstock
Covid-19 iegrožošanā viens no lielākajiem izaicinājumiem ir arvien precīzāku un ātrāku diagnostikas rīku un metožu izstrāde. Ne viena vien zinātnieku komanda strādā pie tā, lai pie precīzas atbildes – ir vai nav cilvēks inficēts – varētu tikt arī bez vates kociņa degunā vai rīklē. Interesantu diagnostikas metodi pēta arī Masačūsetsas Tehnoloģiju institūtā (MIT) – zinātnieki izstrādājuši iekārtu un mākslīgā intelekta algoritmu, kas eksperimentā precīzi diagnosticēja Covid-19 izraisītāja klātbūtni 97% gadījumu, pacientam vienkārši pamatīgi noklepojoties, vēsta "Science Alert". Uzreiz jāuzsver gan, ka šie ir eksperimenta rezultāti un nav šobrīd pārnesami uz reālo dzīvi – pagaidām šī metode nav uzskatāma par apstiprinātu diagnostikas rīku, taču nākotnē varētu noderēt kā sava veida agrīnā brīdinājuma sistēma.

Risinājums, pie kura strādā MIT zinātnieki, netika radīts specifiski Covid-19 diagnostikai. Sākotnēji pētnieki darbojās pie algoritma izstrādes, lai pēc pacienta runas īpatnībām un arī klepus specifikas varētu diagnosticēt Alcheimera slimību. Kolīdz sākās Covid-19 pandēmija, pētnieki saskatīja iespēju šo metodi pielāgot jaunā koronavīrusa izraisītās slimības diagnosticēšanai.

Pamatideja ir šāda – mākslīgā intelekta algoritms spēj izšķirt ārkārtīgi smalkas un niansētas atšķirības tajā, kā klepo cilvēks ar Covid-19 salīdzinājumā ar veselu cilvēku.

Veselības aprūpeMākslīgais intelektstehnologijasInformācijas tehnoloģijasMašīnmācīšanās

Seko "Delfi" arī Instagram vai YouTube profilā – pievienojies, lai uzzinātu svarīgāko un interesantāko pirmais!

Publikācijas saturs vai tās jebkāda apjoma daļa ir aizsargāts autortiesību objekts Autortiesību likuma izpratnē, un tā izmantošana bez izdevēja atļaujas ir aizliegta. Vairāk lasi šeit