Лаборатория искусственного интеллекта «Сбера» создала алгоритм, который в течение минуты может по звуку определить вероятность заболевания коронавирусной инфекцией.
Наличие COVID-19 определяется на основе результатов короткого опроса по симптоматике и трёх звуковых моделей — голоса, дыхания и кашля, — цитирует РИА Новости специалистов лаборатории.
Отмечается, что звуковые файлы превращаются в спектрограмму, показывающую энергию звука на разных частотах. Затем их анализирует нейронная сеть, которую учили на более чем трёх тысячах образцах звуков дыхания и кашля, собранных с пациентов в клиниках РФ.
В «Сбере» отметили, что новая методика выявления коронавируса, конечно, не может достичь точности биологического ПЦР-теста. Кроме того, она не является медицинским диагностическим инструментом. Это, скорее всего, персональный ежедневный чекер.
В ближайшее время «Сбер» намерен создать специальное приложение с данным алгоритмом, которое станет доступно в App Store и Google Play.
Ранее учёные Калифорнийского университета в Сан-Диего предложили использовать для диагностики COVID-19 обычные глюкометры. Отмечается, что в ходе клинических испытаний метода глюкометр выявлял инфекцию в слюне пациента в течение одного часа со 100% чувствительностью и отличал инфицированные образцы от нецелевых антигенов со 100% специфичностью.
Метод заключается в том, что глюкометр определяет такой уровень сахара, который напрямую связан с концентрацией белка вируса в слюне человека. У здоровых людей этот уровень нулевой. Для того чтобы сделать прибор чувствительным к патогену, в США разработан молекулярный комплекс, состоящий из специфичного аптамера (молекулы, пространственно комплементарной к мишени, например гликопротеину шипа коронавируса), способного связывать вирусный белок, который соединён с магнитной частицей. Этот же аптамер соединяется с другой молекулой, включающей фермент инвертазу (вещество, которое может преобразовывать обычный «бытовой» сахар в глюкозу), писал NEWS.ru.
