Врачи вывели из комы солистку группы «Воровайки»

Кабул и 10 афганских провинций остались без электричества из-за подрыва двух опор ЛЭП

Житель Урала до смерти забил приятелей за предложение заняться сексом

Главное

Спорт


		В Китае предупреждают об угрозе конфликта великих держав

		В одной из кофеен Львова неожиданно появилась Анджелина Джоли

		Bloomberg рассказал о содержании нового пакета санкций ЕС против России

		В МИД указали на массовый отток чиновников из администрации Байдена

		Папа Римский хотел бы приехать в Киев

Новости шоу-бизнеса

Подпишитесь на нашу рассылку Наш партнёр

Женская сеть myJulia.ru

	Ночь музеев 2024. Народное искусство на высшем уровне
	Ночь музеев 2024. Бал с Пушкиным
	Конкурс «Лучший пользователь марта» на Diets.ru
	6 интересных традиций встречи нового года со всего мира
	«Ёлка телеканала Карусель» в Крокусе подарит незабываемый новогодний праздник всем поклонникам российской анимации

Если Вы заметили ошибку, пожалуйста, выделите её мышкой и нажмите Ctrl+Enter

В Сбербанке придумали, как по звуку выявлять зараженных коронавирусом

12.1.2021 12:31
В Сбербанке придумали, как по звуку выявлять зараженных коронавирусом

Фото: livejournal.com

Специалистам лаборатории искусственного интеллекта Сбербанка удалось создать алгоритм, который позволяет за минуту выяснить, что человек болеет COVID-19.

Соответствующее приложение в скором времени появится App Store и Google Play, рассказал первый зампред правления банка Александр Ведяхин.

Как стало известно, алгоритм позволяет в течение 60 секунд по звуку определить вероятность того, что абонент заражен COVID-19. За минуту анализируются голос, дыхание и кашель, после чего звуковые файлы преобразуются в спектрограмму, которая показывает распределение мощности сигнала на различных частотах.

Полученные данные анализирует глубокая сверточная нейронная сеть. Разработчики испытывали ее на базе более тысячи образцов звуков дыхания и кашля, которые были собраны в российских больницах у пациентов с коронавирусом. В результате можно получить ответ, насколько вероятно заражение у человека.

Сейчас средний показатель ROC AUC (площадь под "кривой ошибок") составляет 0,8. При этом в Сбере рассчитывают на существенное улучшение качества модели с ростом объема проанализированных данных, включая собранные через мобильные приложения.

Ранее в Москве был запущен сервис, позволяющий определять тяжесть протекания пневмонии. Создание т.н. "КТ-калькулятора" проходило с участием исследователей МГУ им. Ломоносова. Разработчики различные показатели анализов крови, сатурации и общей клинической картины пациентов, у которых врачи диагностировали ковидное воспаление легких, с результатами компьютерной томографии (КТ). В результате появилась нейронная сеть, способная оценивать степени поражения легких при заражении COVID-19.

Автор: Злата Богатова
Прочтений: 2478

Добавить комментарий

Для добавления комментария заполните все поля формы:
Смотрите еще:

Тайны дня

Поиск

Май 2025

Пн

Вт

Ср

Чт

Пт

Сб