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京市召开第405场新型冠状病毒肺炎疫情防控工作新闻发布会上海近期疫情形势如何?
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　　近，欧洲呼吸学会会议上公布的一项研究成果引起公众关注——采用人工智能技术的手机软件可通过人们发出的声音，检测出他们有没有感染新冠病毒。其准确率达到89%，有望用于速检测场景。
　　这项成果是否靠谱？今后是否有可能在我投入应用？解放日报·上观新闻记者采访了呼吸病学和生物医学工程专家。
　　AI检测灵敏性高于抗原检测
　　关于AI新冠检测的科学原理，荷兰马斯特里赫特大学数据科学研究所瓦法阿·阿尔杰巴维研究员说，感染新冠病毒后，人的上呼吸道和声带通常会受影响，导致声音出现异常。人工智能系统经过大数据学习，能识别出阳性感染者的异常声音。
　　据介绍，荷兰科研团队让人工智能系统学习了来自4352名健康者和病人的893个音频样本，其308人的新冠核酸检测呈阳性。他们使用的语音分析技术可识别多个语音特征，包括声音的响度、率和随时间变化的情况。他们还基于神经网络技术，研发出多种AI模型。测试结果显示，一种名为“长短期记忆”的AI模型在对新冠病例进行分类方面做得好。
　　在此基础上，他们开发了一款手机软件。参与试验的人要对着手机咳嗽3次、用嘴深呼吸3—5次，并根据软件上的文字提示读一句话3次。试验结果显示，这款软件的总体准确率为89%；准确识别阳性病例的能力（灵敏性）为89%，准确识别阴性病例的能力（特异性）为83%。
　　荷兰研究人员表示，抗原检测虽然特异性高达99%，但灵敏性只有56%，这意味着抗原检测将阳性感染者误判为阴性的人数，比AI新冠检测误判的人数多。使用“长短期记忆”模型的人工智能系统在100例阳性病例漏掉11例，而抗原检测漏掉了44例。
　　数字疗法可能改变检测方式
　　上海交通大学医学院附属瑞金医院委书记、医学会呼吸病学分会主委瞿介明认为，这一研究的未来意义大于现实应用可能，“按照目前披露的信息，科研团队通过采集阳性感染者和正常人群的声音音频信息，如咳嗽等，进行大数据比对分析。模型的准确率目前在89%左右，比核酸检测的准确率低。”
　　瞿介明说，数字疗法近年来正在不断改变医学，成为降低成本、促进患者生活方式转变，乃至补充传统的新方法。它是由软件程序驱动、以循证医学为基础的干预方案，可以单使用，也可以与物、或其他疗法配合使用。它的实现不仅涉及大量基础数字技术，如无线设备、传感器、蜂窝网络等，而且依托于新一代信息技术，如人工智能、云计算、大数据、虚拟现实等。
　　一款移动应用程序可识别慢性阻塞性肺疾病恶化。来源：My mHealth公司
　　“新冠疫情期间，针对疫情开发的应用程序、远程平台可能会让大众获得更便捷的体验。未来，在数据搜集、分析算法等方面如果有突破，或许真的将改变检测方式。”
　　在我应用价值估计有限
　　“我不怀疑AI新冠检测这种技术，因为如果开发出精准的算法，人工智能系统应该会具备识别异常声音的能力。”上海交通大学Med-X研究院副院长、生物医学工程学院教授殷卫海表示，虽然核酸检测是金标准，但AI手机软件仍有用武之地，有望在速检测这类应用场景取代抗原检测。
　　他分析说，抗原检测的灵敏性较低，而据报道，人工智能软件的灵敏性达到89%，这方面很可能优于抗原检测。
　　与抗原检测相比，人工智能软件还有一些优势：不需要检测试剂和拭子、不需要捅鼻子、成本很低。只要对着手机咳嗽几声、说几句话，就能获得检测结果。
　　在殷卫海看来，这项研究成果在欧美家有应用价值，但因为疫情防控效果和情不同，目前在我的应用价值估计很有限。在欧美家，人们往往在出现咳嗽、发热等症状后，去做新冠病毒检测，无症状感染者做检测的可能性较低。“AI新冠检测的准确率达到89%，我估计很有可能是在有症状感染者试验获得的。而我的新冠病毒感染者，无症状感染者占了很大比例。这款软件如果在人群做试验，准确率可能会远低于89%。”
　　解放日报·上观新闻原创稿件，未经允许严禁转载
　　作者：俞陶然黄杨子
　　微信编辑：安通
　　校对：纳米
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