Лаборатория искусственного интеллекта Сбера активно разрабатывает алгоритм, суть которого заключается в определении вероятности заболевания коронавирусной инфекции COVID-19. Алгоритм должен выдавать максимально точные результаты на основе всего лишь 60 секунд. Наличие вируса же определяется по нескольким критериям - короткого опроса по симптоматике и трех звуковых моделей (голос, дыхание и кашель).
Звуковые файлы превращаются в спектрограмму, которая показывает энергию звука на разных частотах. Далее она анализируется с помощью глубокой сверточной нейронной сети. Сеть тренировалась с использованием открытых данных. Ей помогали тысячи различных образцов звуков дыхания и кашля, собранных с диагностированных пациентов в российских клиниках.
Средний ROC AUC (площадь под "кривой ошибок") созданной Сбером модели в настоящий момент составляет 0,8. В дальнейшем ожидается значительно улучшение работы алгоритма, что позволит ему гораздо точнее определять вероятность заболевания коронавирусом.
