Профессиональный курс интернет-маркетинга

200 часов видео + домашние задания за 3000 руб.

ВКонтакте Telegram Яндекс.Дзен Горячая линия: 8-800-2000-112

«Сбер» создал алгоритм, способный определить наличие COVID-19 по кашлю

Следите за новостями онлайн:

ВКонтакте Telegram
«Сбер» создал алгоритм, способный определить наличие COVID-19 по кашлю В «Сбере» заверили, что модель позволяет за одну минуту поставить диагноз с точностью, сопоставимой с точностью ПЦР-анализа

«Сбер» создал алгоритм, способный определить наличие COVID-19 по кашлю

В Лаборатории искусственного интеллекта «Сбера» разработан способ выявить заражение коронавирусной инфекцией COVID-19 путем анализа звучания кашля, дыхания и голоса больного. Кроме того, при анализе учитываются результаты опроса больного о симптомах заболевания.

В сообщении «Сбера» разъясняется, что спектрограмма анализируемых звуков демонстрирует их энергию в различных частотных диапазонах, что позволяет за одну минуту поставить диагноз с точностью, сопоставимой с точностью ПЦР-анализа.

Преимуществами разработанной «Сбером» модели первыйзампред правления Сбербанка Александр Ведяхин назвал простоту в использовании и низкую стоимость проведения анализов. В перспективе «Сбер» планирует выпустить специальное приложение, которое можно будет использовать для самоконтроля состояния здоровья.

«Это не медицинский диагностический инструмент, а скорее персональный ежедневный чекер— сдача теста и получение результата занимают всего 60 секунд! В ближайшее время мы планируем создать специальное приложение, которое станет доступно в App Store и Google Play»,— пояснил Ведяхин.

Для «тренировки» нейросети, которая анализирует спектрограммы звуков, использовались собранные в российских клиниках записи дыхания и кашля пациентов, у которых был диагностирован COVID-19. Благодаря запуску приложения«Сбер» планирует повысить точность модели.

РБК направил запрос в «Сбер».

«Сбер» создал алгоритм, способный определить наличие COVID-19 по кашлю

Читайте на РБК Pro

«Сбер» создал алгоритм, способный определить наличие COVID-19 по кашлю

Каким будет 2021: говорят бизнес-гуру Илон Маск, Билл Гейтс, Джефф Безос

«Сбер» создал алгоритм, способный определить наличие COVID-19 по кашлю

Ненужные победы и «здоровые» офисы: главные бизнес-бестселлеры-2020

«Сбер» создал алгоритм, способный определить наличие COVID-19 по кашлю

«Не осталось никакой жизни»: как высотки Нью-Йорка теряют арендаторов

«Сбер» создал алгоритм, способный определить наличие COVID-19 по кашлю

Что не нужно делать, чтобы не привлечь к себе внимание ФНС в 2021 году

В декабре 2020 года «Сбер» запустил онлайн-сервис по определению вероятного диагноза с помощью искусственного интеллекта. Для получения консультации пользователь должен в свободной форме перечислить в сервисе симптомы, после чего система выделит три наиболее вероятных причины недомогания. По словам представителя «СберЗдоровья», точность распознавания варьируется от 75 до 91% в зависимости от причины болезни: чем подробнее дана информация о симптомах, тем выше шанс постановки вероятного диагноза.

Тогда сообщалось, что в сервис планируют добавить возможность оценить по симптомам вероятность заражения коронавирусом. Если пользователь введет описание состояния, характерное для этого заболевания, система предупредит о подозрении на заражение и предложит обратиться в клинику, сдать ПЦР-тест или вызвать скорую помощь.

За последние сутки в России выявлено 22934 новых случая заражения COVID-19, от болезни скончался 531 человек, что стало максимальным показателем с начала 2021 года.

«Сбер» создал алгоритм, способный определить наличие COVID-19 по кашлю

Евгений Калюков Приучастии Юлия Кошкина

Следите за новостями онлайн:

ВКонтакте Telegram

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *


Бесплатные профессиональные онлайн-курсы

Проверенный образовательный контент и минимум затрат времени

Свидетельство о регистрации электронного периодического издания: Эл № ФС77-53456 выдано Федеральной службой по надзору в сфере связи, информационных технологий и массовых коммуникаций (Роскомнадзор) 29 марта 2013 года.