深度学习在新冠肺炎检测方面的应用

背景介绍

  春节将近，核酸检测成了回家过年的必备品，此时有多少人为了等待一根棉签，在手机上疯狂的点击预约按钮。如果这个时候有人告诉你，有一种新的检测方式，能够对新冠肺炎进行检查与筛选，你会使用吗？近来，MIT部分研究学者利用深度学习对咳嗽的声音进行特征分析，准确识别出人们是否感染新冠病毒，其准确率高达98.5%，该有望直接集成到手机app端口，大大简化核酸检测的流程。

  图a表述为那些年为了一张火车票，提前守候在电脑面前，与黄牛不断斗智斗勇的过程~；图b表述为核酸检测具体过程；图c表述为MIT相关的研究成果，建立了咳嗽声音数据集，为训练深度学习模型提供前期基础。

文章介绍

  人工智能在医学领域具有广泛的应用，能够通过「咳嗽声」对肺炎、哮喘以及神经肌肉等多项疾病进行准确识别。近来MIT研究学者Jordi Laguarta对现有工作上进行了扩展，通过深度学习模型对咳嗽声音进行识别，并判断人们是否感染新冠病毒，具体见：COVID-19 Artificial Intelligence Diagnosis using only Cough Recordings。

  机理分析：新冠肺炎会对肺部造成一定的损伤，引起患者说话和咳嗽的声音发生细微改变。MIT相关学者基于该研究思路，通过传感器准确获取了人体器官的状态信息，并通过人工智能算法对患者是否感染新冠病毒进行辨别。

  图a表述了人们发出声音的过程：肺部（动力源）呼出的气流不断冲击声带，引发振动而产生相应的声音；图b表述了新冠病毒对肺部造成的影响，重症患者会出现肺部纤维化等；图c表述算法的核心框架，文章采用声带强度、情绪、肺和呼吸四组特征，对患者是否感染新冠病毒（COVID-19）进行诊断患者，具体过程为：1、通过梅尔频率倒谱系数（MFCC）对咳嗽声音进行预处理；2、生物特征层；3、通过卷积神经网络（CNN），辨别出患者声带强度、情绪以及肺部损伤等特征（具体采用三组ResNet50神经网络模型）；4、依据相应的指标，对患者是否感染新冠病毒做出准确判据。

补充材料

  2020年7月份，钟南山团队与腾讯开展相应的合作，通过深度学习相关的技术，预测了COVID-19患者在一定时间内发展至危重的概率，能够合理的为病人进行早期分诊，相关成果发表在nature communication，具体文章见Early triage of critically ill COVID-19 patients using deep learning。

  图a表述为钟南山团队具体的研究成果，后期与腾讯公司开展合作，编写了相应的可视化界面，给大众提供了免费接口，非常不错的一件事情。

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  附1、过去一段时间在人工智能方面做了一些简单的工作，主要有：1. 基于神经网络的微动疲劳寿命预测；2. 机器视觉在工业机器人中的应用；另一方面，前期推文中分享了部分人工智能相关的知识点，主要有：1. 有限元以及神经网络的相似性；2. 高华健学术报告会分享；3. 深度学习在断裂力学中的应用。

  附2、人工智能与医疗相结合有望突破传统的边界，然而新技术从研发到被市场广泛接受需要较长的周期；

  附3、人不管什么时候，要有敏锐的直觉，快速的行动力；完成要比完美更好一些~