Новое исследование- первый шаг к разработке высокоэффективной модели глубокой нейронной сети, которая может различать нездоровые звуки кашля
Исследователи из Сингапурского университета технологий и дизайна (SUTD) продемонстрировали, что модели глубокого обучения могут в точности отличать здоровых детей от больных, используя только звуки их кашля, сообщает МedicalХpress.
Ученые использовали записи кашля, собранные с помощью смартфонов в реальных условиях больницы. Для детального анализа этих записей команда обратилась к определенному типу модели глубокой нейронной сети, называемой двунаправленной долговременной кратковременной памятью (BiLSTM).
Команда использовала записи кашля 89 детей с астмой, 160 детей с инфекцией нижних дыхательных путей и 78 детей с инфекцией верхних дыхательных путей. Для сравнения, они также включали звуки кашля от 89 здоровых детей.
Ученые обнаружила, что BiLSTM может точно классифицировать отдельные звуки кашля почти в 90% случаев. То есть, BiLSTM способна правильно идентифицировать девять случаев из десяти.
Таким образом, отличить больных детей от здоровых система может легко, а вот с идентификацией заболевания она справляется хуже. Например, модель ошибочно связывала кашель почти 60% детей с астмой с инфекциями нижних дыхательных путей.