Логин
 
 
 
 

Статьи и обзоры

Follow idexpert_ru on Twitter

23-й Форум «Информационные технологии в финсекторе»

 
 
IX Форум Auto-ID & Mobility - решения для бизнеса

Сбер разработал алгоритм определения по голосу, кашлю и дыханию вероятности заболевания COVID-19

13.01.2021

Звуковые файлы превращаются в спектрограмму, показывающую энергию звука на разных частотах, и далее анализируются с помощью глубокой свёрточной нейронной сети

Сбер разработал алгоритм определения по голосу, кашлю и дыханию вероятности заболевания COVID-19

Лаборатория искусственного интеллекта Сбера разработала алгоритм, который в течение 60 секунд может определить вероятность заболевания коронавирусной инфекцией COVID-19. Наличие вируса определяется на основе результатов короткого опроса по симптоматике и трёх звуковых моделей — голоса, дыхания и кашля.

Звуковые файлы превращаются в спектрограмму, показывающую энергию звука на разных частотах, и далее анализируются с помощью глубокой свёрточной нейронной сети. Для её тренировки использовались только открытые данные — это более тысячи образцов звуков дыхания и кашля, собранных с диагностированных пациентов в российских клиниках.

«В начале ноября прошлого года мы заявили о готовности создать такой алгоритм и с тех пор времени зря не теряли. Конечно, наша модель пока не достигает точности биологического PCR, что неудивительно, но уже сейчас имеет сопоставимые характеристики. При этом она даёт возможность сделать настраиваемую чувствительность, гораздо проще в обращении, удобнее и, что немаловажно, дешевле. Это не медицинский диагностический инструмент, а скорее персональный ежедневный чекер — сдача теста и получение результата занимают всего 60 секунд! В ближайшее время мы планируем создать специальное приложение, которое станет доступно в App Store и Google Play. Это позволит ещё лучше настроить точность модели», — поделился Александр Ведяхин, первый заместитель Председателя Правления Сбербанка.

Средний ROC AUC (площадь под «кривой ошибок») созданной Сбером модели на данный момент равен 0,8. Ожидается дальнейшее улучшение качества модели при увеличении объёма данных, в том числе собранных с помощью мобильного приложения.

Источник:  Пресс-служба ПАО Сбербанк


Рейтинг статьи

Возврат к списку



Материалы по теме:

Статьи и обзоры
Новости рынка и технологий

Продукты автоматической идентификации

Chainway P80
Chainway P80
Промышленный планшетный компьютер на Android 9.0
Postek GX
Postek GX
Настольный принтер этикеток
Postek G
Postek G
Настольный принтер этикеток
Seaory S20R
Seaory S20R
Настольный карточный принтер для перезаписи карт
RST-GN-001
RST-GN-001
Портальный RFID-считыватель для регистрации RFID-меток в контролируемых проходах
RST-INVENTORY
RST-INVENTORY
ПО для проведения инвентаризации с помощью мобильного RFID считывателя
Chainway C3000 UHF RFID
Chainway C3000 UHF RFID
Ручной UHF RFID считыватель промышленного класса на базе Windows CE
Chainway C71
Chainway C71
Широкий набор функций, гибкое применение во множестве отраслей
Postek серия Ge
Postek серия Ge
Легкий промышленный принтер этикеток с UHF RFID кодированием

Все продукты >>>

 
IX Форум Auto-ID & Mobility - решения для бизнеса

Проекты и решения

События

Международная промышленная выставка «EXPO EURASIA KAZAKHSTAN 2024»
Вторая международная промышленная выставка «EXPO-RUSSIA IRAN 2024»

Опрос


Цифровая индустрия промышленной России - ЦИПР



Комментарии