咳の音声からCOVID-19感染をAIを利用して判定する技術 23
ストーリー by nagazou
COVID-19発見器 部門より
COVID-19発見器 部門より
あるAnonymous Coward 曰く、
新型コロナウイルス(COVID-19)には、感染した自覚のない無症状感染者がたくさんいると言われている。その感染を咳の音声だけで識別できる人工知能が開発されたそうだ。この人工知能は、マサチューセッツ工科大学(MIT)の研究チームなどがが開発を進めていたもので、アルツハイマー病向けに開発された技術を応用したものだという(ScienceAlert、IEEE Open Journal of Engineering in Medicine and Biology、GIGAZINE)。
元となったアルツハイマー向けの技術では、ResNet50として知られるニューラルネットワークを使用しており、1000時間の人間の発話、様々な感情状態で話されたデータセット、肺と呼吸の変化を見つけるための咳のデータベースが存在していたようだ。マサチューセッツ工科大学(MIT)の研究科学者Brian Subirana氏は、「話し声と咳の音は両方とも声帯と周囲の臓器の影響を受ける」と述べている。約2,500の咳のデータからAIは、すでに感染し発症している人からは97.1％、無症状の感染者の場合は100％正しく識別できたとしている。
咳の音声 (スコア:2)
そもそも咳は「音声」なんですかね？
声とは違うものだと思うけど。
Re:咳の音声 (スコア:1)
日本語の音声は広義には音響信号という意味でも使うので、まあいいんじゃない？(右音声とか)
Re: (スコア:0)
どうせ翻訳でしょ？
noize と雑音／鳴き声なんかでもニュアンスにズレがあるとは聞いたことがある。
tweet も「さえずり」ではなく、なぜか「つぶやき」と訳されてるし。
＃「オレが呟いてるのを聞き耳立ててるのキモい」ってのは、ほんともにゅる。
Re: (スコア:0)
論文中ではcough audioで、直訳して咳の音声ですね。
無症状の感染者 (スコア:2)
Re: (スコア:0)
咳払いしても気づかない人かな？
感度と特異度 (スコア:0)
有症状の被験者は98.5％の感度と94.2％の特異度を達成します（AUC：0.97）。
無症候性の被験者の場合、83.2％の特異度で100％の感度を達成します。
もしかしてPCRよりもいいってこと？
http://www.hc.u-tokyo.ac.jp/covid-19/tests/ [u-tokyo.ac.jp]
Re:感度と特異度 (スコア:1)
咳という症状を軸に判定するのに、
有症状患者はで取りこぼしがあって無症状患者で取りこぼし無しって、
ありえないとは言えないけど明らかに何かが変。
ギガジン見ても母集団や各実験の判定条件なんど詳しいこと載ってないし、
雑に機械翻訳斜め読みしたけど英語記事はギガジンの翻訳元で同内容ぽいし、
アブストラクトも情報量はあまり変わらず。
学習内容の下りで強い咳と弱い咳の区別をしてたっぽいことがわかった程度。
全文は読んでないし読めるかどうかも知らない。
なので予想になるけど、
有症状患者に対しては強い咳傾向判定、
無症状患者に対しては弱い咳傾向判定、
対照群は完全に健康な人、なんだと思う。
そこからこの診断の意義を考えると、
「強い咳傾向判定から新型コロナ判定はほぼ無理。
めっちゃ咳っぽい声だねってわかっとるわそんなもん！程度」
「弱い咳傾向判定は自覚症状の無い呼吸器系の炎症をそれなりに発見できる。
ただの咳や痰にも反応するだろうからこれで新型コロナ云々とは言えない程度」
なんじゃないだろうか。
体温よりも遥かに取りこぼしが減ることが期待出来るが、
誤爆もクソ多いから判断指標のごく一部として使うなら有意義かも程度かなぁ……
長期これの診断受け続けて、喉の健康優良児が唐突に弱い咳判定出始めたら要注意。
普段から引っかかる人やただの従来型の風邪な人なんかは全く参考に出来ない。
多分こんな感じ。
PCR検査は元々確定診断用でスクリーニング用ではないけど
無理矢理スクリーニングに使った場合で比較すると、
取りこぼしは圧倒的にこの検査の方が少ない。
偽陽性は比べるのもアホらしいくらいPCR検査の方が優秀(少ない)。
ていうかPCR前のスクリーニング検査として、
体温検査や画像診断や血液検査や抗体検査と比べるべき。
取りこぼしの少なさは多分、血液検査≒本研究検査＞他多数。
偽陽性の少なさは多分、(条件付き)抗体検査＞血液検査＞画像診断≒本研究検査＞体温検査、
辺りになるんじゃないかね。知らんけーどー
Re: (スコア:0)
この手の発表で「100％正しく識別できた」は疑うようにしている。
Re: (スコア:0)
約2,500の咳のデータを使った実験な
98.5％の感度と94.2％の特異度 = 1.5%の偽陰性と 5.8%の擬陽性
83.2％の特異度で100％の感度 = 0%の偽陰性と16.8%の擬陽性
無症候者にスクリーニングすると16.8%も「あなたはコロナです」という誤判定が出て確定診断枠を圧迫する
有症状者に適用すると1.5%はすり抜ける
無症候者のうち陽性者は100%捕捉出来ているので「感度100%」
しかしデータが2500件しかないので実際は1/2500 = 0.04%前後の誤差があり感度は99.96%程度の可能性がある
99.96%の条件でこのAIを使って1億人を検査すると400万人のすり抜けと1680
Re: (スコア:0)
>もしかしてPCRよりもいいってこと？
そうはならないんじゃないかなぁ。
そもそもの比較元（100%とする分母＝感染者としての判定）がPCR検査で判定された患者じゃないの？
このAIより前の無症状の患者の判定法ってPCRか抗原検査しかない訳だし。
まぁ、発表が本当ならPCRと同程度の判断力はあるという事になると思う。
ただ、AIがどの程度のマシンスペックで判定に何分かかるか。マイクの性能などにどの程度左右されるか。
などが分からないからなぁ。
＃ただ、数分で判定できる様なら、遠隔地でもすぐに判定できるって事になるからPCRより手軽で経費も掛からない検査法になると期待はしている。今は無症状者の判定を手軽にできないから拡がってる部分があると思うんで。
＃発症二日前がウィルス排出量最大らしいが、発症してないから発熱検査ではここを各会社拾えてないんだよね。
Re: (スコア:0)
感染してない人のデータは、ないの？
新型コロナウイルスはどこにある？ (スコア:0)
最初にCOVID-19を見つけたという中国の論文は取り消しされた。
PCR検査は通常増幅率が35以下で使われるが、日本では42以上での検査が常態化している。
これは擬陽性を増加させる効果を持つ。
誰もコロナウイルスを分離していない。
コロナウイルス後、インフルエンザの死亡者が激減。
PCR検査はコロナとインフルを区別できない。
Re: (スコア:0)
PCR検査って遺伝子検査の事なんだが。
＞PCR検査はコロナとインフルを区別できない。
インフルエンザとcovid-19の遺伝子が同じだとでも？
＞コロナウイルス後、インフルエンザの死亡者が激減。
単純にマスクや手洗いなどの励行が毎年以上になって、インフルにかかる人間が減っただけ。
Re: (スコア:0)
統合失調症のせいでネトウヨ系の陰謀論動画とかが楽しく思えるのは分かるが
恥ずかしいから止めような
素早い簡易検査 (スコア:0)
スマホのマイク・計算資源で判定できるようなら、PCRよりも速く簡易にできていいね
Re: (スコア:0)
誰かと電話してたらいきなり「あなたはCOVID-19に感染しています」なんて
SMSか何かで通知される監視社会になったらそれはそれでヤかもしれない。
Re:素早い簡易検査 (スコア:1)
ZOOMやGoogle Meetsとかで標準搭載すれば完璧。
Re: (スコア:0)
そのうち会社や学校をズル休みしたいときに風邪を理由に使えなくなるかもな
Re: (スコア:0)
学校はともかく会社だったら普通に有休行使しろ
理由なく有休で休むことはズル休みではない
Re: (スコア:0)
監視社会ならGoogle Mapとも連携しないとな。
病気の匂い (スコア:0)
麻薬犬のように病気の匂いがわかる犬もいるらしいが、AIに取って代わるかもしれんな
# そしてAIBOに
咳をしても一人 (スコア:0)
コロナ関係なし！