بفضل استخدام الذكاء الاصطناعي، يقوم العلماء بتطوير تطبيق جديد للهاتف المحمول، قادر على الكشف بدقة عن عدوى كوفيد-19، من خلال تحليل صوت الشخص.

ويمكن استخدام هذه التكنولوجيا في البلدان منخفضة الدخل، حيث لا تتوفر اختبارات تفاعل البوليميراز المتسلسل على نطاق واسع.

ووفقًا لما نشرته مجلة “فيمينا” الفرنسية، أراد فريق من الباحثين بقيادة جامعة ماستريخت، تطبيق فكرة استخدام تطبيق جديد مخصص للكشف عن عدوى COVID-19 عبر الفحص الصوتي.

هذا ويهدف جهازهم المقدم في المؤتمر الدولي للجمعية الأوروبية للجهاز التنفسي إلى أن يكون أسهل وأسرع وأكثر دقة في الاستخدام من اختبارات المستضدات السريعة بواسطة مسحة الأنف، ما يعني أنه يمكن استخدامه في البلدان ذات الإيرادات المنخفضة حيث تكون الاختبارات الأخرى باهظة الثمن أو يصعب توزيعها.

ولدى التطبيق كفاءة تصل إلى نسبة 89٪، في حين أن اختبارات الكشف عن المستضدات الفيروسية عن طريق التدفق الجانبي تتميز باختلافات كبيرة في الدقة بين العلامات التجارية، وتثبت أنها أقل دقة بشكل ملحوظ في الكشف عن العدوى لدى الأشخاص الذين لم تظهر عليهم أي أعراض.

كما تشير هذه النتائج الواعدة إلى أن التسجيلات الصوتية البسيطة وخوارزميات الذكاء الاصطناعي الدقيقة، يمكن أن تحقق دقة عالية في تحديد المرضى المصابين بـ COVID-19. طبقًا لما أوضحته الباحثة والعضو في المشروع وفاء الجباوي.

علاوة على ذلك، يمكن تقديم مثل هذه الاختبارات مجانًا، ويمكن تفسيرها للمستخدمين بسهولة.

إضافة إلى ذلك، فهي تتيح الاختبار الظاهري عن بُعد، ولها وقت استجابة أقل من دقيقة. يمكن استخدامها عند نقاط الدخول إلى التجمعات الكبيرة، ما يسمح بالفحص السريع.

وبناءً على الملاحظة التي تشير إلى أن عدوى COVID-19، تؤثر بشكل عام على الجهاز التنفسي العلوي والأحبال الصوتية، ما يؤدي إلى تغيرات في الصوت، قرر الفريق العلمي دراسة ما إذا كان من الممكن استخدام الذكاء الاصطناعي لتحليل الأصوات للكشف عن العدوى.

وفي هذا السياق، استُخدمت بيانات من تطبيق COVID-19 Sounds التابع لجامعة كامبريدج، والذي يحتوي على 893 عينة صوتية من 4352 مشاركًا، 308 منهم ثبتت إصابتهم بـ COVID-19.

وحسبما ذكرته المجلة، ما عليك سوى تثبيت التطبيق على هاتفك المحمول وإدخال معلومات حول تاريخك الطبي وحالة التدخين لديك، قبل تسجيل أصوات التنفس وهي كالآتي: سعال ثلاث مرات والتنفس بعمق من خلال الفم ثلاث إلى خمس مرات، ثم اقرأ جملة قصيرة بصوت عالٍ ثلاث مرات.

هذا واستخدم الباحثون أيضًا طريقة تحليل الصوت تسمى Mel Spectrogram، والتي تحدد الخصائص المختلفة مثل الحجم والجهارة والتقلبات.

.

وتضيف وفاء الجباوي: “من أجل التمييز بين أصوات مرضى COVID-19 وبين أولئك الذين لم يصابوا بالمرض. قمنا ببناء نماذج ذكاء اصطناعي مختلفة وتقييم أي منها يعمل بشكل أفضل في تصنيف حالات COVID-19”.

وأوردت: “لقد تفوق نموذج يسمى شبكات الذاكرة طويلة المدى على الآخرين بدقة إجمالية تبلغ 89٪. وقدرة على اكتشاف الحالات الإيجابية بشكل صحيح بنسبة 89٪. والقدرة على تحديد الحالات السلبية بشكل صحيح بنسبة 83٪”.

وفي ذات السياق، تظهر هذه النتائج تحسنًا كبيرًا في الدقة التشخيصية لـفيروس COVID-19 مقارنة بأحدث الاختبارات مثل اختبار التدفق الجانبي، بحسب الجباوي.

,أضافت: “اختبار التدفق الجانبي لديه حساسية تبلغ 56٪ فقط، ولكن معدل خصوصية أعلى يبلغ 99.5٪. وهذا أمر مهم لأنه يعني أ اختبار التدفق الجانبي يخطئ في تصنيف الأشخاص المصابين بـ ’كوفيد-19‘ عبر إعطاء نتائج سالبة أكثر من اختبارنا”.

أقر الباحثون أنهم يدركون جيدًا أن نتائجهم تحتاج إلى تعميق بمشاركة عدد أكبر من المتطوعين.

فمنذ بداية المشروع، تم جمع 53،449 عينة صوتية من 36،116 مشاركًا ويمكن استخدامها لتحسين دقة النموذج والتحقق من صحتها.

ستكون خطوتهم التالية هي تحسين التطبيق بشكل أكبر من خلال إجراء تحليل أكثر تعمقًا بهدف فهم مظاهر الصوت التي تؤثر أكثر.