Сбер разработал алгоритм, определяющий по голосу, кашлю и дыханию вероятность COVID-19
Звуковые файлы превращаются в спектрограмму, показывающую энергию звука на разных частотах, и далее анализируются с помощью глубокой свёрточной нейронной сети. Для её тренировки использовались только открытые данные — это более тысячи образцов звуков дыхания и кашля, собранных с диагностированных пациентов в российских клиниках.
Первый заместитель Председателя Правления Сбербанка Александр Ведяхин:
— В начале ноября прошлого года мы заявили о готовности создать такой алгоритм и с тех пор времени зря не теряли. Конечно, наша модель пока не достигает точности биологического PCR, что неудивительно, но уже сейчас имеет сопоставимые характеристики. При этом она даёт возможность сделать настраиваемую чувствительность, гораздо проще в обращении, удобнее и, что немаловажно, дешевле. Это не медицинский диагностический инструмент, а скорее персональный ежедневный чекер — сдача теста и получение результата занимают всего 60 секунд! В ближайшее время мы планируем создать специальное приложение, которое станет доступно в App Store и Google Play. Это позволит ещё лучше настроить точность модели.
Средний ROC AUC (площадь под «кривой ошибок») созданной Сбером модели на данный момент равен 0,8. Ожидается дальнейшее улучшение качества модели при увеличении объёма данных, в том числе собранных с помощью мобильного приложения.
Нашли ошибку - выделите текст с ошибкой и нажмите CTRL+ENTER
Другие материалы рубрики
Банк «Кузнецкий» подвел итоги финансовой деятельности за 7 месяцев 2025 года
Сбер, Нетология и крупные вузы страны объединились для подготовки ИТ-специалистов
Исследование Сбера: 75% молодых предпринимателей уверены, что высшее образование помогло им запустить и развить бизнес
Как чип-тюнинг меняет характеристики авто
