AIコミュニティは、ツールボックスにある様々なアルゴリズムを駆使して、新型コロナウイルス感染症のパンデミックに取り組もうとしています。ウイルスのタンパク質構造を予測したり、数千もの科学論文を解析したり、そして今や、えーっと、咳を検出する方法も開発されています。
人間は咳の音を聞き分けるのが得意なのに、なぜ機械学習が必要なのでしょうか？ アメリカのマサチューセッツ大学アマースト校（UMass）の研究者によると、コンピューターは近くの咳の数を数えるプロセスを自動化し、最終的には専門家が統計を収集し、風邪、インフルエンザ、さらにはCOVID-19やSARSなどの呼吸器疾患の蔓延を予測し、対策するのに役立つとのことです。
例えば、FluSenseを見てみましょう。今月発行のACMインタラクティブ・モバイル・ウェアラブル・ユビキタス技術誌に掲載された論文の中で、大学の研究チームはこれを「非接触型症候群監視プラットフォーム」と表現しました。これは基本的に、近くで咳をしている人の数を数えるデバイスです。
そして、この技術に関する大学の PR 記事は次のとおりです。
仕組みはこうです。サーマルカメラが私たちの体から発せられる熱を検知し、マイクが音を録音します。そのデータはRaspberry Piに送られ、接続されたIntel Neural Compute USBスティックに送られます。このUSBスティックは、咳の音を認識するように訓練された畳み込みニューラルネットワークモデルを実行します。こうして咳の回数をカウントし、検出された群衆の規模と共に予測モデルに組み込むことができます。
このモデルは、4つの異なるデータセットから抽出された、咳、くしゃみ、咳払いの音声断片を用いて学習されました。研究者らが7ヶ月間にわたり、マサチューセッツ大学医療サービスクリニックの4つの異なる待合室にこのシステムを導入したところ、FluSenseは2100万件の音声サンプルを収集し、81%の確率で咳を検出しました。
ホワイトハウスは、過去の会話を機密扱いにしながら、コロナウイルス関連の失策を修正するために大手IT企業に頼っている
続きを読む
「これにより、インフルエンザの流行をより正確に予測できるようになるかもしれない」と、論文の共著者でマサチューセッツ大学コンピューター情報科学科助教授のタウヒドゥル・ラーマン氏は木曜日に語った。
論文の共著者であり、マサチューセッツ大学公衆衛生・健康科学部の助教授であるアンドリュー・ラバー氏は、全米のより多くの診療所の待合室にFluSenseを導入し、COVID-19コロナウイルスの症状の一つである咳の測定を自動化したいと考えています。「咳がインフルエンザ関連疾患と相関関係にあることは、初期段階で確認できました」とラバー氏は述べました。「今後は、この特定の病院環境を超えて、この技術を検証し、あらゆる場所で一般化できることを示したいと思っています。」
確かに、このキットは咳の音を検知してCOVID-19の感染拡大を測定できる可能性がありますが、精度を考えると、生涯にわたる喫煙や風邪など、他の原因による咳が数値を混乱させるのではないかと私たちは考えています。もし咳の種類を識別できるほど高度な技術があれば、風邪の喘鳴からインフルエンザやCOVID-19の咳を数える精度が向上するかもしれません（もしそれが可能であればの話ですが）。
レジスターは学者らに追加の説明とコメントを求めました。®
