В ЕАО подвели итоги социально-экономического развития за год и первое полугодие
13:05
Колымчане спели "Катюшу" на эвенском языке в Красноярске
11:11
На Колыме за неделю зарегистрировали около 800 происшествий
10:15
Новые приключения "Любопытной Варвары" начнутся 1 сентября на Wink
10:00
Итоги недели: подготовка к школе, питание для всех, непойманный медведь
08:30
В Магадане мотоциклист пострадал в ДТП с КамАЗом
07:50
29 августа в календаре: День дальнобойщика в России
07:45
Крупнейший на Северо-Востоке Дом Связи был открыт в Магадане 29 августа 1970
07:30
В Магадане в субботу преимущественно без осадков и до +17º С
06:30
Международный аэропорт Владивосток готов к встрече гостей и участников ВЭФ - Росконгресс
28 августа, 21:50
До 4 сентября СОГАЗ продлил срок приема заявок на премию "Устойчивое здоровье"
28 августа, 21:37
Авито Авто: дилеры продают только 20% авто с пробегом в России
28 августа, 20:50
Самые популярные новости на MagadanMedia 28 августа
28 августа, 19:30
Деградация земель ежегодно обходится мировой экономике в 10% ВВП
28 августа, 19:05
Победителей фотоконкурса "По своей природе 2026" выбрали в Магадане
28 августа, 19:02

Сбер разработал алгоритм, определяющий по голосу, кашлю и дыханию вероятность COVID-19

Сдача теста и получение результата занимают всего 60 секунд
13 января 2021, 17:50
Бизнес
Лаборатория искусственного интеллекта Сбера разработала новый алгоритм предоставлено ПАО Сбербанк
Лаборатория искусственного интеллекта Сбера разработала новый алгоритм
Фото: предоставлено ПАО Сбербанк
Нашли опечатку?
Ctrl+Enter

Лаборатория искусственного интеллекта Сбера разработала алгоритм, который в течение 60 секунд может определить степень вероятности заболевания коронавирусной инфекцией COVID-19, и по этим результатам человек может принять решение о необходимости посещения врача и сдачи лабораторных тестов в дальнейшем.

Вероятность наличия 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 он может дать 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 (6+) и Google Play (6+). Это позволит ещё лучше настроить точность модели", — рассказал первый заместитель председателя правления Сбербанка Александр Ведяхин. 

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. 

Имеются противопоказания

Имеются противопоказания. Фото: Фото: ИА PrimaMedia

217098
31
69