В Петербурге студент Университета ИТМО разработал уникальное программное обеспечение для определения коронавируса по голосу. Сейчас оно проходит тестирование, а в будущем ПО внедрят в Telegram-бот.
Студент 3-го курса ИТМО Владимир Шилоносов разрабатывает новую систему предсказания COVID-19 на основе анализа звуковых данных. По его словам, точность обнаружения инфекции составляет 91,7%.
В основе разработки лежит классическое машинное обучение. После перебора множества методов наибольшую эффективность и точность показал DecisionTree. Разработчик применял этот метод для извлечения характеристик из набора данных, а затем выбирал наиболее значимые и некоррелирующие признаки, на основе которых обучал модель.
Decision tree - это модель, которая использует последовательность вопросов, основанных на признаках, для классификации объектов. Во время обучения модель определяет главный признак, который с высокой долей вероятности отделяет данные здоровых и больных пациентов.
При анализе данных были определены десять главных признаков, описывающих различные аспекты звуковых колебаний, включая громкость, наклон и спектральные характеристики.
Используя эти признаки, модель обучается предсказывать вероятность наличия COVID-19 у человека на основе звукового сигнала.
Сейчас система проходит тестирование. Также планируется проведение дописследований и тестирование на реальных пациентах совместно с медицинскими учреждениями. Но сложность представляет поиск пациентов с подтвержденным диагнозом COVID-19.
Для практического применения разработчик планирует запустить Telegram-бота, который будет размещен на платформе Serverspace. Пользователи смогут отправлять голосовые аудиофайлы и получать прогнозы в формате 0 или 1, где 0 означает отсутствие инфекции, а 1 указывает на возможное заболевание.
Фото: Martin Sanchez / Unsplash.com
