論文の概要: AI4COVID-19: AI Enabled Preliminary Diagnosis for COVID-19 from Cough Samples via an App

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.01275v6
• Date: Sun, 27 Sep 2020 21:32:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-17 10:13:31.641746
• Title: AI4COVID-19: AI Enabled Preliminary Diagnosis for COVID-19 from Cough Samples via an App
• Title（参考訳）: AI4COVID-19:アプリのサンプルから新型コロナウイルスの予備診断を可能にするAI
• Authors: Ali Imran, Iryna Posokhova, Haneya N. Qureshi, Usama Masood, Muhammad Sajid Riaz, Kamran Ali, Charles N. John, MD Iftikhar Hussain, Muhammad Nabeel
• Abstract要約: 新型コロナウイルス(COVID-19)のパンデミックとの戦いが続く中で、大規模な検査ができないことは、人類のアキールのかかととなった。 我々は、スマートフォンアプリを介してデプロイ可能な新型コロナウイルス感染症スクリーニングソリューションを提案し、開発し、テストする。 AI4COVID-19と名付けられたこのアプリは、クラウド上で動くAIエンジンに3、3秒間音を録音し、2分以内に結果を返す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.952763324646348
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Background: The inability to test at scale has become humanity's Achille's heel in the ongoing war against the COVID-19 pandemic. A scalable screening tool would be a game changer. Building on the prior work on cough-based diagnosis of respiratory diseases, we propose, develop and test an Artificial Intelligence (AI)-powered screening solution for COVID-19 infection that is deployable via a smartphone app. The app, named AI4COVID-19 records and sends three 3-second cough sounds to an AI engine running in the cloud, and returns a result within two minutes. Methods: Cough is a symptom of over thirty non-COVID-19 related medical conditions. This makes the diagnosis of a COVID-19 infection by cough alone an extremely challenging multidisciplinary problem. We address this problem by investigating the distinctness of pathomorphological alterations in the respiratory system induced by COVID-19 infection when compared to other respiratory infections. To overcome the COVID-19 cough training data shortage we exploit transfer learning. To reduce the misdiagnosis risk stemming from the complex dimensionality of the problem, we leverage a multi-pronged mediator centered risk-averse AI architecture. Results: Results show AI4COVID-19 can distinguish among COVID-19 coughs and several types of non-COVID-19 coughs. The accuracy is promising enough to encourage a large-scale collection of labeled cough data to gauge the generalization capability of AI4COVID-19. AI4COVID-19 is not a clinical grade testing tool. Instead, it offers a screening tool deployable anytime, anywhere, by anyone. It can also be a clinical decision assistance tool used to channel clinical-testing and treatment to those who need it the most, thereby saving more lives.
• Abstract（参考訳）: 背景: 大規模にテストできないことが、新型コロナウイルス(covid-19)パンデミックに対する進行中の戦争において、人類のアキレス腱となった。 スケーラブルなスクリーニングツールはゲームチェンジャーになるだろう。 従来の呼吸器疾患の診断に関する研究に基づいて,スマートフォンアプリを通じてデプロイ可能なai(ai)による新型コロナウイルス感染スクリーニングソリューションを提案,開発,テストする。 AI4COVID-19と名付けられたこのアプリは、クラウド上で動くAIエンジンに3、3秒間音を録音し、2分以内に結果を返す。 方法: 30以上の非covid-19関連疾患の症状である。 これにより、新型コロナウイルス感染症の診断は、非常に困難な複数の学際的な問題である。 我々は,他の呼吸器感染症と比較して,COVID-19感染による呼吸器系の病理形態学的変化の明瞭さを調査することによって,この問題に対処する。 新型コロナウイルスの訓練データ不足を克服するために、移行学習を活用します。 この問題の複雑な次元から生じる誤診リスクを低減するために,我々は,マルチプロジェクタ中心のリスク・アバースAIアーキテクチャを活用する。 結果:ai4covid-19はcovid-19と非covid-19のいくつかのタイプを区別できることが示された。 この精度は、AI4COVID-19の一般化能力を評価するためにラベル付きコーグデータの大規模な収集を奨励するのに十分である。 AI4COVID-19は臨床レベルの検査ツールではない。 代わりに、いつでも、どこでも、誰でもデプロイできるスクリーニングツールを提供する。 また、最も必要な人に臨床検査と治療を伝え、より多くの命を救える臨床判断支援ツールにもなり得る。

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