手机软件听声音就能检测新冠?准确率89%?专家:可能不适用于中国

最近，欧洲呼吸学会会议上公布的一项研究成果引起公众关注——采用人工智能技术的手机软件可通过人们发出的声音，检测出他们有没有感染新冠病毒。其准确率达到89%，有望用于快速检测场景。

这项成果是否靠谱？今后是否有可能在我国投入应用？解放日报·上观新闻记者采访了呼吸病学和生物医学工程专家。

AI检测灵敏性高于抗原检测

关于AI新冠检测的科学原理，荷兰马斯特里赫特大学数据科学研究所瓦法阿·阿尔杰巴维研究员说，感染新冠病毒后，人的上呼吸道和声带通常会受影响，导致声音出现异常。人工智能系统经过大数据学习，能识别出阳性感染者的异常声音。

据介绍，荷兰科研团队让人工智能系统学习了来自4352名健康者和病人的893个音频样本，其中308人的新冠核酸检测呈阳性。他们使用的语音分析技术可识别多个语音特征，包括声音的响度、功率和随时间变化的情况。他们还基于神经网络技术，研发出多种AI模型。测试结果显示，一种名为“长短期记忆”的AI模型在对新冠病例进行分类方面做得最好。

在此基础上，他们开发了一款手机软件。参与试验的人要对着手机咳嗽3次、用嘴深呼吸3—5次，并根据软件上的文字提示读一句话3次。试验结果显示，这款软件的总体准确率为89%；准确识别阳性病例的能力（灵敏性）为89%，准确识别阴性病例的能力（特异性）为83%。

荷兰研究人员表示，抗原检测虽然特异性高达99%，但灵敏性只有56%，这意味着抗原检测将阳性感染者误判为阴性的人数，比AI新冠检测误判的人数多。使用“长短期记忆”模型的人工智能系统在100例阳性病例中漏掉11例，而抗原检测漏掉了44例。

数字疗法可能改变检测方式

上海交通大学医学院附属瑞金医院党委书记、中华医学会呼吸病学分会主委瞿介明认为，这一研究的未来意义大于现实应用可能，“按照目前披露的信息，科研团队通过采集阳性感染者和正常人群的声音音频信息，如咳嗽等，进行大数据比对分析。模型的准确率目前在89%左右，比核酸检测的准确率低。”

瞿介明说，数字疗法近年来正在不断改变医学，成为降低治疗成本、促进患者生活方式转变，乃至补充传统治疗的新方法。它是由软件程序驱动、以循证医学为基础的干预方案，可以单独使用，也可以与药物、医疗器械或其他疗法配合使用。它的实现不仅涉及大量基础数字技术，如无线设备、传感器、蜂窝网络等，而且依托于新一代信息技术，如人工智能、云计算、大数据、虚拟现实等。

一款移动应用程序可识别慢性阻塞性肺疾病恶化。来源：My mHealth公司

“新冠疫情期间，针对疫情开发的应用程序、远程平台可能会让大众获得更便捷的体验。未来，在数据搜集、分析算法等方面如果有突破，或许真的将改变检测方式。”

在我国应用价值估计有限

“我不怀疑AI新冠检测这种技术，因为如果开发出精准的算法，人工智能系统应该会具备识别异常声音的能力。”上海交通大学Med-X研究院副院长、生物医学工程学院教授殷卫海表示，虽然核酸检测是金标准，但AI手机软件仍有用武之地，有望在快速检测这类应用场景中取代抗原检测。

他分析说，抗原检测的灵敏性较低，而据报道，人工智能软件的灵敏性达到89%，这方面很可能优于抗原检测。

与抗原检测相比，人工智能软件还有一些优势：不需要检测试剂和拭子、不需要捅鼻子、成本很低。只要对着手机咳嗽几声、说几句话，就能获得检测结果。

在殷卫海看来，这项研究成果在欧美国家有应用价值，但因为疫情防控效果和国情不同，目前在我国的应用价值估计很有限。在欧美国家，人们往往在出现咳嗽、发热等症状后，去做新冠病毒检测，无症状感染者做检测的可能性较低。“AI新冠检测的准确率达到89%，我估计很有可能是在有症状感染者试验中获得的。而我国的新冠病毒感染者中，无症状感染者占了很大比例。这款软件如果在中国人群中做试验，准确率可能会远低于89%。”