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病気だと思う？新しいAI技術でCOVIDかどうかわかるかもしれない

By Bill Stieg

2022年9月19日 -- 想像してみてください。あなたは自分がCOVIDかもしれないと考えている。あなたは携帯電話に向かって2、3の文章を話す。すると、アプリが1分以内に信頼できる結果を教えてくれる。

「病気みたいだね」と私たち人間は友人に言うかもしれない。人工知能（AI）は、あなたの声を分析してCOVID感染を検出することで、それを新たな領域へと導くことができます。

安価でシンプルなアプリは、低所得国や、コンサートなどの大きな集まりで群衆をスクリーニングするために使用することができると、研究者は述べています。

これは、病気を検出または予測するための診断ツールとして音声を探求する上昇トレンドの最新の例に過ぎません。

過去10年間で、AIの音声分析は、パーキンソン病、心的外傷後ストレス障害、認知症、心臓病の検出に役立つことが示されています。この研究は非常に有望で、米国国立衛生研究所は、音声を使ってさまざまな症状を診断するAIを開発するための新しいイニシアチブを立ち上げたばかりです。肺炎やCOPDなどの呼吸器系の病気から、喉頭がん、さらには脳卒中やALS、うつ病や統合失調症などの精神疾患まで、多岐にわたります。研究者によれば、ソフトウェアは人間の耳にはわからないニュアンスを検出することができるそうです。

少なくとも半ダースの研究が、COVIDの検出にこの方法を採用しています。最新の研究では、オランダのマーストリヒト大学の研究者が、様々なラテラルフローテストが平均56%であったのに対し、AIモデルは89%の精度を示したと報告しています。また、音声テストは、症状が出ていない人の感染をより正確に検出することができました。

ただし、1つ問題があります。ラテラルフローテストで偽陽性が出るのは1%未満であるのに対し、ボイステストでは17%であった。それでも、この検査は「実質無料」なので、陽性になった人にさらに検査を受けてもらうのが現実的だろうと、スペイン・バルセロナで開催された欧州呼吸器学会の国際会議で予備調査の結果を発表したWafaa Aljbawi研究員は述べている。

このプロジェクトの研究者で、マーストリヒト大学データ科学研究所の准教授であるVisara Urovi博士は、「個人的には、医療への影響の可能性に興奮しています」と述べています。"異なる条件によって音声がどのように変化するかをより良く理解できれば、私たちは病気になりそうな時や、より多くの検査や治療を受けるべき時を知ることができる可能性があります。"

AIを開発する

COVIDに感染すると、声が変化することがあります。呼吸器に影響を及ぼし、「発声エネルギーの欠如、息切れや上気道閉塞による声の喪失をもたらす」と、まだ査読を受けていないプレプリント論文に書かれています。COVID患者の典型的な乾いた咳は、声帯にも変化をもたらす。また、以前の研究では、COVIDによる肺と喉頭の機能不全が声の音響特性を変化させることが分かっています。

最新の研究が注目される理由の一つは、データセットの大きさです。このデータベースには、4,352人分の893の音声サンプルが含まれており、そのうち308人がCOVIDの陽性と判定された。

このデータベースには、ケンブリッジ大学の「COVID-19 Sounds App」を使って、咳を3回、口で深呼吸を3～5回、短い文章を3回してもらうことで、すべて匿名で参加することができます。

マーストリヒト大学の研究者たちは、この研究で「話された文章だけに注目しました」とウロヴィは説明する。音声の「信号パラメータ」から、「音声のエネルギーに関する何らかの情報を得ることができます」と彼女は言う。"アルゴリズムで判断に使われるのは、これらの数値です"。

オーディオファンは、研究者が音の波(または音色)の特徴を特定するためにメルスペクトログラム分析を使用したことを興味深く感じるかもしれません。人工知能の愛好家は、この研究が、長期短期記憶（LSTM）が最もよく機能するタイプのAIモデルであることを発見したことに注目するでしょう。これは人間の脳を模倣したニューラルネットワークをベースにしており、時間をかけて収集した信号のモデリングに特に優れている。

素人にとっては、この分野の進歩が、病気の検出や予測のための「信頼性が高く、効率的で、手頃な価格で、便利で、使いやすい」技術につながるかもしれないことがわかれば十分だと、同論文は述べている。

次のステップは？

この研究を有意義なアプリにするには、検証段階を成功させる必要がある、とUrovi氏は言う。このような「外部検証」（別の音のデータセットでモデルがどのように機能するかをテストすること）は、時間のかかるプロセスである可能性がある。

「アプリを広く一般に公開するまでには、検証段階に何年もかかることがあります」とウロヴィ氏は言う。

ウロヴィ氏は、ケンブリッジ大学の大規模なデータセットがあっても、「このモデルが一般集団でどの程度機能するかを予測するのは難しい」と強調する。もし、音声検査が迅速抗原検査よりも効果があることが示されれば、"人々は、安価な非侵襲的な選択肢を好むかもしれません。"

"しかし、どの音声特徴がCOVID症例を選び出すのに最も有用であるか、そして、モデルがCOVIDと他の呼吸器疾患の違いを見分けることができるかどうかを探る、さらなる研究が必要です。"と、この論文は言っています。

では、コンサート前のアプリテストは、将来的に行われるのでしょうか？それは、費用便益分析やその他多くの検討事項によると、Urovi氏は言う。

とはいえ、「この検査が、PCR検査のような他の確立されたスクリーニングツールのサポートとして、あるいはそれに加えて使用される場合、やはり利益をもたらすかもしれません」。