Foto Jernej Furman, Flickr (CC BY 2.0)
Výzkumníci z Massachusettského technologického institutu (MIT) odhalili, že lidé, kteří mají bezpříznakovou formu onemocnění covid-19, se mohou lišit od zdravých lidí tím, jak zní jejich nucené zakašlání. Rozdíl není postřehnutelný pouhým uchem, ale ukazuje se, že ho dokáže z nahrávky poznat umělá inteligence.
Vysoký podíl asymptomatických přenašečů v populaci přitom představuje jeden z hlavních problémů v boji proti epidemii tohoto onemocnění. Právě oni mohou snadno nakazit ostatní, na rozdíl od lidí, u nichž jsou příznaky rozpoznatelné a snáze se izolují. Tato technologie by tak mohla být zásadním nástrojem v boji proti šíření koronaviru.
Uživatel by se mohl každý den přihlásit na svém telefonu, zakašlat na něj, a okamžitě by dostal informaci, jestli je infikován koronavirem.
Ve studii publikované v časopise IEEE Journal of Engineering in Medicine and Biology popisuje výzkumný tým svůj model umělé inteligence, která odliší asymptomatické jedince od zdravých lidí. Jde vlastně o aplikaci, která snímá zvuk přes webový prohlížeč na laptopu, tabletu nebo chytrém telefonu. Uživatel se přitom přinutí zakašlat, i když se mu třeba zrovna nechce. I tak se podle výzkumníků dá rozeznat jemný rozdíl mezi kašlem zdravého člověka a bezpříznakového přenašeče viru SARS-CoV-2.
Výzkumníci z MIT trénovali model umělé inteligence na desítkách tisíc vzorků kašle a na záznamech mluveného slova. Při testu s novými nahrávkami pak umělá inteligence dokázala v 98,5 procenta případů přesně rozpoznat, zda kašel pocházel od lidí pozitivně testovaných na covid-19. A z nich odhalila úplně všechny, kteří byli asymptomatičtí, ale pozitivní.
Analýza hlasu je dnes populární
Tým MIT teď pracuje na začlenění svého modelu umělé inteligence do uživatelsky přívětivé aplikace. Pokud její použití schválí americký Úřad pro kontrolu potravin a léčiv, může být nasazena v širokém měřítku jako bezplatný a neinvazivní nástroj k testování lidí, kteří by mohli být asymptomatickými přenašeči covidu-19. Uživatel by se tak mohl na svém telefonu každý den přihlásit, zakašlat na něj, a okamžitě by zjistil, jestli je infikován koronavirem. Pokud by mu vyšel pozitivní výsledek, měl by vyrazit na PCR test, který by nákazu definitivně potvrdil.
„Efektivní implementace této diagnostické pomůcky může snížit šíření pandemie, pokud ji bude každý používat dřív, než vyrazí do školy, do práce nebo restaurace,“ říká k tomu jeden z autorů modelu Brian Subirana z Auto-ID laboratoře v MIT. Už před vypuknutím pandemie trénovaly různé výzkumné skupiny algoritmy na chytrých telefonech, aby byly podle kašle schopné diagnostikovat například zápal plic nebo astma.
Tým z MIT podobně už delší dobu vyvíjel model umělé inteligence k rozpoznání známek rozvoje Alzheimerovy choroby. Tato nemoc totiž ovlivňuje nejen paměť, ale způsobuje také nervosvalovou degradaci oslabující hlasivky. Rozvoj onemocnění by tak podle hlasu nebo kašle bylo možné poznat už v počátečních stádiích.
Když se ale začala šířit pandemie koronaviru, napadlo Briana Subiranu, že by tento model umělé inteligence, v této fázi už velmi pokročilý, mohl sloužit také k diagnostice onemocnění covid-19. Během prvních měsíců totiž rostly důkazy, že infikované pacienty postihují také neurologické symptomy, jako jsou dočasná nervosvalová poškození.
„Zvuk mluvení i kašle je ovlivněn hlasivkami a přilehlými orgány. To znamená, že když mluvíte, část vaší promluvy se v něčem podobá kašli a naopak. Znamená to ale také to, že co dokážeme odhalit z mluvené řeči, dokáže umělá inteligence pochytit z pouhého zakašlání. A to včetně věcí, jako je pohlaví člověka, jeho mateřský jazyk, nebo dokonce jeho emocionální stav. V tom, jak kašlete, se dokážou zobrazit i vaše pocity,“ říká Brian Subirana s tím, že se rozhodli biomarkery Alzheimerovy choroby nasimulovat také na covid-19. Zarazila je překvapující podobnost.
Největší výzkumný dataset kašle
Během dubna tým shromáždil tolik nahrávek kašle, kolik jen mohl, včetně toho od pacientů s covidem-19. Výzkumníci vytvořili webové stránky, kam mohli lidé pomocí mobilních zařízení uploadovat nahrávky kašle. Účastníci studie také vyplňovali dotazník, do nějž zapisovali své symptomy a zda mají či nemají covid-19. Zaznamenali do nich ale také to, jestli byla jejich diagnóza určena oficiálním PCR testem, zda měli příznaky onemocnění a doktor je na test poslal, či šlo o jejich vlastní iniciativu a byli bez příznaků. Uváděli rovněž své pohlaví, geografickou polohu a rodný jazyk.
Do dneška shromáždili výzkumníci přes sedmdesát tisíc nahrávek, které obsahují několik vzorků kašle. Výsledkem je více než dvě stě tisíc vzorků nuceného kašle. Podle Subirany se jedná o „největší výzkumný dataset kašle, o kterém víme.“ Přibližně dva a půl tisíce nahrávek dodali lidé, u nichž bylo potvrzeno onemocnění covid-19, a to včetně těch asymptomatických.
Tým použil těchto dva a půl tisíce nahrávek a přidal náhodně dva a půl tisíce dalších, aby vybalancoval dataset. Čtyři tisíce vzorků byly použity k vytrénování modelu umělé inteligence. Zbylý tisíc použili jako testovací vzorek, aby se ukázalo, zda model dokáže přesně rozlišit mezi kašlem covidových pacientů a zdravých lidí. Výsledky odhalily „zarážející podobnost mezi rozlišováním vokálních příznaků Alzheimerovy nemoci a covidu-19“.
Aniž bylo potřeba původní stavbu modelu výrazněji měnit, ukázalo se, že umělá inteligence je schopná rozpoznat vzory čtyř biomarkerů, které jsou specifické pro covid-19 – sílu hlasivek, náladu, stav plic a dechu a svalovou ochablost.
Subirana zdůrazňuje, že aplikace nebude určena k diagnostice lidí s příznaky. Nedokáže rozpoznat, zda je kašel příznakem covidu-19, anebo jiného onemocnění, jako je chřipka či astma. Síla tohoto nástroje tkví ve schopnosti rozlišit na základě nuceného kašlání asymptomatického nakaženého od zcela zdravého člověka.