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麻省理工学院（MIT）开发了一种识别感染COVID-19仅基于他们的咳嗽。

算法是使用“数十个数千份“的记录——包括咳嗽和说话声——能够正确识别98.5%出现症状并确认患有COVID-19病例的患者。

此外，该算法识别出100%的已确认感染病毒但没有表现出任何症状的COVID-19携带者。

使用的记录人工智能（AI）模型由志愿者在线提交，包括健康志愿者和COVID-19患者的强迫咳嗽。到目前为止，已经收集了超过70000个样本，大约2500个样本是由确认患有COVID-19的个人提交的。

另请参见：无症状病毒的目标人群”

在“真实时间”中，“

“他们咳嗽，”团队评论道这些差异是人耳无法理解的。但事实证明，它们可以被人工智能发现。”

麻省理工学院的团队，由麻省理工学院的布莱恩·苏比拉纳、乔尔迪·拉古塔、费兰·休托组成https://autoid.mit.edu/“target=”noopener noreferrer nofollow“data component=”externalLink“>自动识别实验室，说他们现在正在开发一个用户友好的移动应用程序，集成了这个模型。

然而，这样的应用程序需要监管部门的批准，不应被视为正式的诊断工具；相反，在用户通过官方测试确认任何怀疑之前，该应用程序可能充当“非侵入性预筛选工具”。还应记住，无症状咳嗽可能与流感、感冒或其他疾病有关。

随着跟踪和跟踪方法在世界各地得到不同程度的成功，任何有可能解决无症状传播问题的工具——没有症状的人可能无意中传播病毒——在抗击COVID-19的斗争中都是有价值的https://www.cnet.com/health/how-to-tell-if-you-have-the-flu-or-covid-19/？ftag=CMG-01-10aaa1b“target=”nu blank“rel=”noopener noreferrer“data component=”externalLink“>流感vs.COVID-19：你怎么能分辨出你得了哪一种？

“如果每个人在去教室、工厂或餐馆之前使用它，那么有效地实施这种群体诊断工具可以减少大流行的传播，”Subirana说。

麻省理工学院目前正在与多家医院合作，这些医院将提供额外的录音，以进一步改进该模型。

人工智能模型是基于先前的研究，探索咳嗽和言语模式的变化如何指示其他疾病，包括老年痴呆症。

TechRepublic:像宇航员一样投票：如何在空间站投票https://www.embs.org/ojemb/articles/covid-19-artificial-intelligence-diagnostics-using-only-cover-recordings/“target=”_blank“rel=”noopener noreferrernofollow“data component=”externalLink“>发表在学术期刊IEEE医学和生物学工程杂志上https://www.zdnet.com/topic/coronavirus-business-and-technology-in-a-predict/“target=”\u blank“>冠状病毒：商业和技术在大流行中网络安全挑战/“target=”综述：COVID-19流行病带来了一系列非同寻常的网络安全挑战

拟议的政府冠状病毒跟踪应用程序因数据泄露而落在第一道关口。

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