«Respiro»— акустический скрининг респираторных заболеваний, позволяющий определить наличие COVID-19 по кашлю
Совместно с врачами ГКБ №40 (Коммунарка) наша команда запустила Respiro — акустический скрининг респираторных заболеваний. Проект позволит определить наличие COVID-19 по кашлю, используя машинное обучение и искусственный интеллект.
Кашель может быть записан на микрофон смартфона или компьютера, после чего нейросеть проанализирует звук по спектрограмме и практически мгновенно выдает результат. В отличие от теста ПЦР, который в 30-40% случаев дает ложноотрицательный результат, анализ Respiro точен более чем в 90% случаев и эффективен даже для бессимптомных случаев.
Акустический скрининг уже обсуждался учеными Массачусетского технологического университета. Американские исследователи заявили, что их алгоритм способен определить заражение с вероятностью выше 90%.
Особенность нашего проекта – отказ от семиотики отдельных клинических проявлений в пользу верифицированных событий, стандартизации аудиозаписи и динамической оценки.
Врачи ГКБ №40 выступают в качестве экспертов проекта и занимаются медицинской валидацией.
Мы уверены, что в будущем акустический скрининг сильно упростит работу врачей. Акустический скрининг респираторных заболеваний поможет выявлять пневмонию, траехит и другие диагнозы. Сейчас этим занимаются врачи, но автоматизация процесса упростит диагностику заболеваний на ранних стадиях.
Сейчас основные способы определения заражения — это ПЦР-диагностика и анализ крови. Такие тесты требуют времени и денег, но имеют низкую точность. Мы работаем с госпитализированными пациентами с диагнозом COVID-19, подтвержденным медицинскими исследованиями. Это может позволить получить лучшие специфичность и чувствительность машинного обучения в условиях верифицированного диагноза и динамического лабораторного и КТ-контроля.
Разумеется, мы в курсе разработок, которые ведёт СберМедИИ. Мы желаем коллегам успехов и очень рады быть в тренде с одним из важнейших подразделений динамично растущей экосистемы Сбера.
Сейчас проект находится в открытом тестировании. Мы надеемся, что технология заинтересует государственные и частные медицинские учреждения, лаборатории и будет полезна ответственным людям при принятии решения о самоизоляции и сохранении здоровья своих родных, близких, коллег и окружающих.
Очень похоже на маркетинговую статью. Машинное обучение может помочь с автоматизированным выявлением типичных заболеваний - анализ рентген снимков/анализ крови на заболевания и сопоставление с дата сетом. Но даже с таких вещах процент ложных срабатываний очень высок. А вы предлагаете доверять модели на основе 10к опытов...
Я вижу в этой статье попытку привлечь инвестиции используя заблуждение людей по поводу машинного обучения.
Инвесторы сейчас смотрят на выручку и монетизацию, а у нас R&D проект. Такие обычно им не интересны. Вот когда мы начнем зарабатывать, тогда инвесторы заинтересуются. Сейчас это pro bono проект в чистом виде и на благо общества.
Даже в e-commerce поиске машинное обучение далеко от идеала. Я скептически отношусь ко всем разработками с в медицине, которые пытаются заменить врачей нейросетями.
А мы и не пытаемся. Мы как раз хотим помочь врачам, уменьшить наплыв пациентов за счет того, что каждый может покашлять с утра в телефон и не поехать на работу или учебу заражать окружающих, а отправиться в больницу, сдавать медицинские анализы.
А кто-то может получить результат - здоров и поехать.
Ошибки неизбежны. Наша задача не исключить их полностью, а снизить из вероятность. Как много людей делают ПЦР перед выходом из дома, посещением пожилых родственников?
Это цель скрининга