В «Сбере» заверили, что модель позволяет за одну минуту поставить диагноз с точностью, сопоставимой с точностью ПЦР-анализа

«Сбер» создал алгоритм, способный определить наличие COVID-19 по кашлю

Фото: Сергей Мальгавко / ТАСС

В Лаборатории искусственного интеллекта «Сбера» разработан способ выявить заражение коронавирусной инфекцией COVID-19 путем анализа звучания кашля, дыхания и голоса больного. Кроме того, при анализе учитываются результаты опроса больного о симптомах заболевания.

В сообщении «Сбера» разъясняется, что спектрограмма анализируемых звуков демонстрирует их энергию в различных частотных диапазонах, что позволяет за одну минуту поставить диагноз с точностью, сопоставимой с точностью ПЦР-анализа.

Преимуществами разработанной «Сбером» модели первый зампред правления Сбербанка Александр Ведяхин назвал простоту в использовании и низкую стоимость проведения анализов. В перспективе «Сбер» планирует выпустить специальное приложение, которое можно будет использовать для самоконтроля состояния здоровья.

«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», — пояснил Ведяхин.

Для «тренировки» нейросети, которая анализирует спектрограммы звуков, использовались собранные в российских клиниках записи дыхания и кашля пациентов, у которых был диагностирован COVID-19. Благодаря запуску приложения «Сбер» планирует повысить точность модели.

РБК направил запрос в «Сбер».

«Сбер» создал алгоритм, способный определить наличие COVID-19 по кашлю

Евгений Калюков

При участии
Юлия Кошкина

Источник: rbc.ru