Логин
 
 
 
 

Статьи и обзоры

Follow idexpert_ru on Twitter

II Форум «Технологии доверенного искусственного интеллекта»
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

Seaory S20
Seaory S20
Настольный односторонний карточный принтер
Chainway C3000 UHF RFID
Chainway C3000 UHF RFID
Ручной UHF RFID считыватель промышленного класса на базе Windows CE
Postek OX
Postek OX
Высокопроизводительные промышленные принтеры
RST-SPEEDWARE
RST-SPEEDWARE
ПО для сбора информации со считывателей и сохранения ее в базе данных
Chainway C72 UHF RFID
Chainway C72 UHF RFID
Мобильный UHF RFID считыватель на ОС Android
Seaory S22K
Seaory S22K
Карточный двусторонний киоск-принтер
RST-INVENTORY
RST-INVENTORY
ПО для проведения инвентаризации с помощью мобильного RFID считывателя
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

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