Ilmuwan Kembangkan Pendeteksi Covid-19 pada Pasien tak Bergejala dari Rekaman Batuk

Hingga saat ini, para peneliti telah mengumpulkan lebih dari 70.000 rekaman, masing-masing berisi beberapa batuk, berjumlah sekitar 200.000 sampel audio batuk paksa. Menurut Subirana ini adalah kumpulan data batuk penelitian terbesar yang pernah ada.

Tim menggunakan 2.500 rekaman terkait COVID, bersama dengan 2.500 rekaman lainnya yang mereka pilih secara acak dari koleksi untuk menyeimbangkan kumpulan data.

Mereka menggunakan 4.000 sampel ini untuk melatih model AI. 1.000 rekaman yang tersisa kemudian dimasukkan ke dalam model untuk melihat apakah secara akurat dapat membedakan batuk dari pasien COVID versus individu sehat.

Para peneliti dapat mengambil pola di empat biomarker atau kekuatan pita suara, sentimen, kinerja paru-paru dan pernapasan, serta degradasi otot yang khusus untuk COVID-19. Model tersebut mengidentifikasi 98,5% batuk dari orang yang dikonfirmasi dengan COVID-19, dan secara akurat mendeteksi semua batuk tanpa gejala.

"Kami pikir ini menunjukkan bahwa cara Anda menghasilkan suara, berubah ketika Anda memiliki COVID-19, bahkan jika Anda tidak menunjukkan gejala," tutup Subirana.