Сбер разработал программу, по голосу, кашлю и дыханию определяющую вероятность заболевания COVID-19

Лаборатория искусственного интеллекта Сбера разработала алгоритм, который в течение 60 секунд может определить вероятность заболевания коронавирусной инфекцией COVID-19. Наличие вируса определяется на основе результатов короткого опроса по симптоматике и трёх звуковых моделей — голоса, дыхания и кашля.

Сбер разработал систему, которая на основе результатов краткого опроса подскажет, насколько велик риск того, что вы уже заболели

Звуковые файлы превращаются в спектрограмму, показывающую энергию звука на разных частотах, и далее анализируются с помощью глубокой свёрточной нейронной сети. Для её тренировки использовались только открытые данные — это более тысячи образцов звуков дыхания и кашля, собранных с диагностированных пациентов в российских клиниках.

«В начале ноября прошлого года мы заявили о готовности создать такой алгоритм и с тех пор времени зря не теряли. Конечно, наша модель пока не достигает точности биологического PCR, что неудивительно, но уже сейчас имеет сопоставимые характеристики. При этом она даёт возможность сделать настраиваемую чувствительность, гораздо проще в обращении, удобнее и, что немаловажно, дешевле. Это не медицинский диагностический инструмент, а скорее персональный ежедневный чекер — сдача теста и получение результата занимают всего 60 секунд! В ближайшее время мы планируем создать специальное приложение, которое станет доступно в App Store и Google Play. Это позволит ещё лучше настроить точность модели», — рассказал Александр Ведяхин, первый заместитель Председателя Правления Сбербанка.

Средний ROC AUC (площадь под «кривой ошибок») созданной Сбером модели на данный момент равен 0,8. Ожидается дальнейшее улучшение качества модели при увеличении объёма данных, в том числе собранных с помощью мобильного приложения.