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जल्द ही, एक स्मार्टफोन ऐप सटीक रूप से पता लगा सकता है कोविड-19 आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) के इस्तेमाल से लोगों में उनकी आवाज के जरिए संक्रमण होता है। पीटीआई ने बताया कि शोधकर्ताओं ने दावा किया है कि शोध में इस्तेमाल किया गया एआई मॉडल रैपिड एंटीजन परीक्षणों की तुलना में अधिक सटीक है। उनका यह भी दावा है कि नया AI मॉडल सस्ता, तेज और उपयोग में आसान है।
शोधकर्ताओं के अनुसार, इस पद्धति का उपयोग कम आय वाले देशों में किया जा सकता है जहां आरटी-पीसीआर परीक्षण महंगे हैं और इसे किया जाना मुश्किल है। शोध निष्कर्ष बार्सिलोना, स्पेन में यूरोपीय रेस्पिरेटरी सोसाइटी इंटरनेशनल कांग्रेस के समक्ष प्रस्तुत किया गया था।
शोधकर्ताओं का दावा है कि यह एआई मॉडल 89 प्रतिशत सटीक है, जबकि पार्श्व प्रवाह परीक्षणों की सटीकता ब्रांड के अनुसार भिन्न होती है, पीटीआई ने बताया। वैज्ञानिकों का यह भी दावा है कि लेटरल फ्लो टेस्ट उन लोगों में कोविड -19 वायरस का पता लगाने में कम सटीक हैं जो लक्षण नहीं दिखाते हैं।
नीदरलैंड स्थित मास्ट्रिच विश्वविद्यालय के एक शोधकर्ता वफ़ा अलजबवी ने पीटीआई को बताया कि परिणामों ने सुझाव दिया कि सरल वॉयस रिकॉर्डिंग और फाइन-ट्यून एआई एल्गोरिदम ‘संभावित रूप से यह निर्धारित करने में उच्च परिशुद्धता प्राप्त कर सकते हैं कि किन रोगियों में कोविड -19 संक्रमण है’।
पीटीआई ने वैज्ञानिक के हवाले से कहा, “इस तरह के परीक्षण बिना किसी कीमत के उपलब्ध कराए जा सकते हैं और व्याख्या करने में सरल हैं। इसके अलावा, वे दूरस्थ, आभासी परीक्षण को सक्षम करते हैं और एक मिनट से भी कम समय का बदलाव करते हैं।”
शोधकर्ताओं के अनुसार, नए कोविड -19 परीक्षण का उपयोग बड़ी सभाओं के प्रवेश बिंदुओं पर किया जा सकता है और आबादी की तेजी से जांच की जा सकती है। अल्जबवी और उनके पर्यवेक्षकों ने कैम्ब्रिज विश्वविद्यालय के कोविड -19 साउंड्स ऐप के डेटा का इस्तेमाल किया, जिसमें 4,000 से अधिक स्वस्थ और गैर-स्वस्थ प्रतिभागियों के 893 आवाज के नमूने हैं, जिनमें से 308 ने सकारात्मक परीक्षण किया था।
प्रतिभागियों ने जनसांख्यिकी, चिकित्सा इतिहास के बारे में कुछ बुनियादी जानकारी की सूचना दी और फिर फोन पर इंस्टॉल किए गए ऐप पर कुछ श्वसन ध्वनियों को रिकॉर्ड करने के लिए कहा गया।
ध्वनियों में तीन बार खांसना, मुंह से कम से कम तीन से पांच बार गहरी सांस लेना और स्क्रीन पर तीन बार एक छोटा वाक्य पढ़ना शामिल है। मेल-स्पेक्टोग्राम नामक एक आवाज विश्लेषण तकनीक का इस्तेमाल विभिन्न आवाज विशेषताओं की पहचान के लिए किया गया था, पीटीआई ने बताया। अलजबवी ने कहा कि जो लोग संक्रमित नहीं थे, उनसे कोविड -19 रोगियों की आवाज को अलग करने के लिए, टीम ने विभिन्न एआई मॉडल बनाए और मूल्यांकन किया कि किस ने कोविड -19 मामलों को वर्गीकृत करने में सबसे अच्छा काम किया।
वैज्ञानिकों के अनुसार, लॉन्ग-शॉर्ट टर्म मेमोरी नामक एक मॉडल ने अन्य मॉडलों से बेहतर प्रदर्शन किया। मॉडल तंत्रिका नेटवर्क पर आधारित है जो मानव मस्तिष्क के काम करने के तरीके की नकल करता है और अंतर्निहित संबंधों को पहचानता है।
शोधकर्ताओं ने पाया कि समग्र सटीकता 89 प्रतिशत थी और सकारात्मक मामलों या संवेदनशीलता का सही ढंग से पता लगाने की इसकी क्षमता 89 प्रतिशत थी। नकारात्मक मामलों या विशिष्टता को सही ढंग से पहचानने की इसकी क्षमता 83 प्रतिशत थी।
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