不用戳鼻子 博士研发语音快筛是否确诊咳嗽一下就知道

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    深入鼻咽腔壁取样的筛检方法,是新冠肺炎快筛中最被广泛应用的方式,但过程很不舒服,令人闻之色变。(图/美联社)(photo:ChinaTimes)
    深入鼻咽腔壁取样的筛检方法,是新冠肺炎快筛中最被广泛应用的方式,但过程很不舒服,令人闻之色变。(图/美联社)(photo:ChinaTimes)

    新冠肺炎(COVID-19)疫情爆发至今,虽有不少检测方法可供快筛,但更常用的还是要深入鼻咽腔壁的採样方法(俗称捅鼻子、或戳鼻子),过程并不舒服,也让许多人避之唯恐不及。所幸有博士生开发了可谓为「语音快筛」的系统,让你说说话就能判断是否有可能确诊,绝对是疫情下的一大福音。

    美国约翰霍普金斯大学(Johns Hopkins University)就读电器与计算机工程所的博士生Drew Grant,与教授一起组队开发了一项系统,要让新冠肺炎快筛变得像是跟手机语音系统对话一样简单。该校电子报便以「Hey Siri,我有得新冠肺炎吗?」为题,介绍了他的研究计画。

    Drew Grant。(摘自约翰霍普金斯大学网页)(photo:ChinaTimes)
    Drew Grant。(摘自约翰霍普金斯大学网页)(photo:ChinaTimes)

    据了解,该研究团队蒐集健康(没有感染新冠肺炎者)以及染疫者的声音,透过音频高低、声音品质、语速等分析项目,学习利用机器学习(Machine Learning,人工智慧的其中一种)来辨别确诊者与没有感染者之间在声音上的差别。

    Drew Grant指出「机器学习能够发现人类无法察觉的细微差异,就是这项技术会如此惊人的原因。」民众只需要对着这一个声纹检测系统说话、咳嗽,甚至只要是唿吸,系统就能够辨识使用者是否有确诊的机率。

    这一项研究已经发表在《IEEE Xplore》(电机电子学术文献资料库)上,并且还在DiCOVA挑战赛中夺下第一。DiCOVA挑战赛的目的是透过分析新冠肺炎阳性(确诊)与阴性个案的声学数据集,并找出对这项问题在科学上与工程上的见解。

    不仅如此,Drew Grant指出这一个系统不仅可以辨识使用者是否感染新冠肺炎(是否确诊),甚至有能力可以判断是第一次还是第二度感染。

    他也相当期待,盼望未来这一套系统有机会可以安装每一台手机之中,进一步降低医疗系统的负荷,也可以减少医疗人员在近距离採检时的风险。

    Drew Grant的志向也很远大,除了开发出声纹能辨系统来判断是否确诊新冠肺炎外,他也期待未来同一套系统有机会用于诊断其他唿吸道疾病,例如感冒、流感、哮喘(或称气喘)等等。而他与团队也会持续研发,期待所研发的系统,能够分辨出病患在罹患不同唿吸道疾病时的声音差异。