ИТ / Новости
технологии
12.1.2021

Сбер разработал алгоритм выявления COVID-19 по кашлю

Лаборатория искусственного интеллекта Сбербанка разработала алгоритм выявления заражения коронавирусом по звуку. Искусственный интеллект (ИИ) использует голос, дыхание и кашель человека, также пользователь должен пройти короткий опрос по симптоматике.

Звуковые файлы трансформируются в спектрограмму, которая показывает энергию звука на разных частотах. Данные анализируются с помощью глубокой сверточной нейронной сети, сообщает «РИА Новости» со ссылкой на пресс-службу компании.

На обследование уходит около 60 секунд, заверил первый зампред правления Сбербанка Александр Ведяхин. Он добавил, что модель пока не достигает точности биологического PCR, разработанный скрининг – «это не медицинский диагностический инструмент, а скорее персональный ежедневный чекер».

Для обучения алгоритмов использовались открытые данные – более тысячи образцов звуков дыхания и кашля пациентов, диагностированных в российских клиниках. Ранее исследователи Массачусетского технологического института заявили о разработке алгоритма для различения кашля больных коронавирусом.

Приложение вскоре будет доступно в App Store и Google Play.

Изображение: pixabay.com

Еще по теме

Как привлечь зарубежный капитал через международное сотрудничество

Рынок унифицированных коммуникаций на пороге консолидации. Причем тут экспорт?

Как правильно выбрать информационную систему и изменить работу медучреждения

Почему сейчас лучший момент для совершенствования сервисной поддержки дата-центров

Как крупный бизнес диктует собственные правила в технологическом секторе

Как собрать в одном доступе цифровые медицинские ИТ-помощники

Что нужно знать техлиду при запуске проектов на основе искусственного интеллекта

В каких отраслях промышленности искусственный интеллект находит применение

Как региональные фестивали стали источниками кадров для столичных компаний

Грозит ли сбой, аналогичный инциденту с Microsoft, критической инфраструктуре РФ

Стоит ли ожидать дефицита качественной информации для обучения ИИ-моделей

За счет чего российская цифровая техника будет востребована за рубежом

Как изменились подходы и скорость цифровизации за последние 20 лет

Почему будущих специалистов по информбезопасности разбирают еще со школы

Новые схемы интернет-мошенников и как им противостоять