4日在西班牙巴塞罗纳举行的欧洲呼吸学会国际会议上发表的一项研究显示，人工智能可以通过手机应用程序从人们的声音中检测出新冠肺炎感染，比快速抗原检测更准确，而且更便宜，更快捷，更易用。

新冠肺炎感染通常会影响上呼吸道和声带，导致一个人的声音改变荷兰马斯特里赫特大学数据科学研究所研究员瓦法阿·阿尔杰·巴维解释说，研究结果表明，简单的语音记录和人工智能算法就能准确确定谁感染了新冠肺炎病毒此外，它还支持远程虚拟测试，结果时间不到一分钟这种测试可以用在大型集会的检查点，快速筛查人群

研究人员使用了一种称为Mel spectrogram的语音分析技术，可以识别不同的语音特征，如响度，功率和随时间的变化。

为了区分新冠肺炎氏症患者和非患者的声音，研究人员建立了不同的人工智能模型他们发现，长期和短期记忆模型在分类新冠肺炎病例方面是最好的LSTM基于神经网络，它模仿人脑的运作，识别数据中的潜在关系它还可以在内存中存储数据

这个人工智能—LSTM模型的总体准确率为89%，正确检测阳性病例的能力为89%，正确识别阴性病例的能力为83%。

研究人员表示，快速抗原检测的灵敏度只有56%，但特异性却高达99.5%这意味着快速抗原检测错误地将阳性感染者归类为阴性，在这项检测中被归类的人更多使用AI—LSTM模型，研究人员在100例继续传播病毒的病例中漏掉了11例，而快速抗原测试漏掉了44例