由于无症状感染者的存在，导致COVID19的检测和管控工作变得相当困难。不过麻省理工学院的一支研究团队，正试图通过分析咳嗽中隐含的独特模式，来可靠预测某人是否处于COVID19感染的早期阶段。若进展顺利，其很有望推出一款基于机器学习的AI预警系统。
　　众所周知，经验丰富的医生可通过咳嗽声来判断患者的呼吸道症状。而此类AI模型的建立，已经在哮喘和神经肌肉等疾病的分析上派上了一定的用场。
　　在COVID19疫病大流行之前，研究人员BrianSubirana甚至宣称可借助咳嗽来辅助预测阿尔兹海默病。近日，他又将疾病可能改变患者咳嗽模式的研究方向，放在了COVID19的早期分析检测上。
　　虽然Subirana不是第一个这么想的，但这支MIT研究团队已经创建了一个迄今为止最大的咳嗽研究数据集合。通过数千份样本来训练AI模型，其于近日在IEEE开放式期刊上介绍了最新的研究进展。
　　据悉，该AI模型似乎已经具备了基于声音强度、情绪、肺和呼吸功能、以及肌肉退化的细微模式变化，来分析和识别出COVID19无症状感染者的能力。
　　针对无症状和有症状感染者的咳嗽进行检查，该AI模型的特异性已分别达到83和94，且没有大量的假阳性或假阴性报告。
　　即便如此，Subirana还是谨慎乐观地表示：“尽管该系统擅长于不健康咳嗽的监测，但大家还是不要轻易将之视作确诊的权威工具”。
　　后续研究团队还将与多家医院展开合作，以建立更加多样化的数据集。如果能够获得FDA的批准，研究团队还有望与私营企业合作开发一款工具App，以推广这项技术的使用。
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