Лаборатория искусственного интеллекта Сбербанка разработала алгоритм, который в течение 60 секунд по звуку может определить вероятность того, что человек болен COVID-19.
Вероятность заражения определяется на основе результатов короткого опроса по симптоматике и по трем звуковым моделям — голоса, дыхания и кашля.
Звуковые файлы преобразуются в спектрограмму, которая показывает распределение мощности сигнала на разных частотах. Затем ее анализирует глубокая сверточная нейронная сеть, которую тренировали на базе более тысячи образцов звуков дыхания и кашля, собранных с диагностированных пациентов в российских клиниках.
Средний ROC AUC (площадь под «кривой ошибок») созданной модели на данный момент равен 0,8, но в Сбере ожидают, что качество модели улучшится за счет увеличения объема анализируемых данных, в том числе собранных с помощью мобильного приложения.
