症状のみられないCOVID-19感染患者をどのようにスクリーニングするか。米マサチューセッツ工科大学（MIT）の研究チームは「無症状で強制的に出させた咳の録音データからCOVID-19感染を識別するAI」を開発している。
MITのニュースリリースによると、同大の研究者らによって学術誌 IEEE Journal of Engineering in Medicine and Biologyに発表された論文には、携帯電話やPCのデバイスに録音された強制的な咳から、COVID-19感染を感度98.5%で識別するAIモデルが報告されている。人間の聴覚で認識できない無症状感染者と健康な人との咳の出し方の違いについて、AIによって識別できることが同研究では確認された。AIモデルはインフルエンザや喘息といった他の疾患とCOVID-19感染との識別を目指したものではなく、無症状感染者と健康な人の咳を見分ける能力に強みを持つと研究グループは主張している。MITのPodcastで咳の録音が聴けるため、有症状者・無症状者・健康な人、それぞれ自身の耳で違いが感じられるかチェックして欲しい。
開発されたAIモデルは、もともとアルツハイマー病の診断向けに開発されていた音声解析モデルを応用したものという。音声も咳も、声帯と周辺器官の影響を受けているため、その類似性から応用が可能ではないかと仮説が立てられ、今回の研究成果につながった。研究チームはFDA承認から大規模なモデルの採用につながり、ユーザーフレンドリーなアプリに組み込まれたスクリーニングツールとなることを期待している。ユーザーが毎日ログインして携帯電話に向かって咳をすることで、感染リスクをチェックできるような光景がいずれ見られるようになるかもしれない。
