如今，研究人员已将人工智能的研究瞄准大多数呼吸道疾病常见但未得到充分利用的症状——咳嗽。
长期以来，咳嗽一直是医生记录的一种症状，但监测它的方法通常仅限于门诊就诊时的自我报告。此前的研究表明，患者经常低估自己的咳嗽次数，这使得流行病学家认为，利用咳嗽数据还有未开发的潜力。
英国赫尔约克医学院呼吸内科的负责人说，患者回答很不可靠。他甚至见过病人用峰值流量伪造数据，而智能便携式设备监测咳嗽的好处是它将是被动的，病人实际上不需要做任何事情。
在人工智能辅助的咳嗽追踪技术的帮助下，人们可以设想这样一个世界：咳嗽频率高于正常水平的用户，如果咳嗽超过两周将会收到一条短信，通知他们自己有异常症状，并指引他们去可以检测他们是否患有结核病的公共诊所。即使是确诊为结核病的病人，这项技术也能显示出病人的康复进展。客观证据表明，如果咳嗽症状正在好转有助于他们的精神恢复。
麻省理工学院的一个小组也正试图开发一种工具，以确定是否有可能识别新冠疫情特异性咳嗽。研究人员处理超过70000 咳嗽音频样本, 其中有2660个样本是由COVID-19携带者提交的。通过机器学习算法，他们声称工具能够准确识别98.5%的人的咳嗽，且证实他们患有COVID-19, 他们的论文发表在10月IEEE工程医学和生物学杂志上。
在其他方面，研究人员正在寻求健康人群和感染新冠病毒的人群以帮助训练人工智能模型，最终使用户能够根据他们的咳嗽了解他们是否感染了病毒。这些项目包孟买Wadhwani人工智能研究所项目、剑桥大学的项目以及瑞士洛桑联邦理工学院的项目。
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