Het kunstmatige-intelligentielaboratorium van Sber heeft een algoritme ontwikkeld dat binnen 60 seconden de kans op besmetting met het COVID-19-coronavirus kan bepalen. De aanwezigheid van het virus wordt bepaald op basis van de resultaten van een kort symptoomonderzoek en drie geluidspatronen - stem, ademhaling en hoesten.
Sber heeft een systeem ontwikkeld dat u op basis van de resultaten van een korte enquête vertelt hoe groot de kans is dat u al ziek bent.
Geluidsbestanden worden omgezet in een spectrogram dat de energie van geluid op verschillende frequenties weergeeft en vervolgens geanalyseerd met behulp van een diep convolutief neuraal netwerk. Om haar te trainen, werden alleen open gegevens gebruikt - dit zijn meer dan duizend voorbeelden van ademhalings- en hoestgeluiden verzameld van gediagnosticeerde patiënten in Russische klinieken.
“Begin november vorig jaar kondigden we onze bereidheid aan om zo’n algoritme te maken en hebben sindsdien niet voor niets tijd verspild. Natuurlijk bereikt ons model nog niet de nauwkeurigheid van biologische PCR, wat niet verwonderlijk is, maar het heeft al vergelijkbare kenmerken. Tegelijkertijd maakt het het mogelijk om aanpasbare gevoeligheid veel gebruiksvriendelijker, handiger en vooral goedkoper te maken. Dit is geen medisch diagnostisch hulpmiddel, maar eerder een persoonlijke dagelijkse controle - het nemen van de test en het verkrijgen van het resultaat duurt slechts 60 seconden! We zijn van plan om in de nabije toekomst een speciale applicatie te maken die beschikbaar komt in de App Store en Google Play. Dit zal een nog betere afstemming van de nauwkeurigheid van het model mogelijk maken, "zei Alexander Vedyakhin, eerste vice-voorzitter van de raad van bestuur van Sberbank.
De gemiddelde ROC AUC (gebied onder de “error curve”) van het door Sber gemaakte model is op dit moment 0. 8. De verwachting is dat de kwaliteit van het model verder zal verbeteren met een toename van de hoeveelheid data, waaronder die verzameld met behulp van een mobiele applicatie.
