新冠席卷全球，早發(fā)現(xiàn)、早隔離是阻斷病毒傳播極其關(guān)鍵且有效的途徑。目前用于新冠檢測的兩個普遍方法：抗原檢測和PCR都有其局限性。找到更加便捷、快速且足夠準(zhǔn)確的檢測方法，是共同的訴求。

驚人發(fā)現(xiàn) 新冠肺炎患者咳嗽存在“超低頻音”

諦聽（山東）醫(yī)療科技有限公司首席科學(xué)家葉亞東博士，跟隨1998年諾貝爾醫(yī)學(xué)獎得主從事科學(xué)研究多年，其領(lǐng)導(dǎo)的科研團隊深入研究，在世界范圍內(nèi)率先發(fā)現(xiàn)：人的正常發(fā)聲頻率在80Hz（男低音）到10000Hz（女高音）范圍內(nèi)；人耳正常的聽力頻率在20至20000Hz之間。而新冠患者咳嗽時會發(fā)出20Hz 以下的超低頻音（次聲），并由此提出了一種基于人工智能和聲學(xué)的顛覆性檢測方法。

示意圖（非真實圖形）

醫(yī)學(xué)檢測中，利用體液和影像已經(jīng)是常規(guī)手段，但是音頻診斷的應(yīng)用還局限于醫(yī)生的聽診器。就像每個人的指紋、基因具有唯一性，聲音也是如此。新冠是血管疾病而非單純的呼吸道疾病，聲紋檢測可以作為核酸檢測前的快速，大規(guī)模預(yù)篩查手段。

“感染新冠狀之后，動力區(qū)與聲源區(qū)底部會因為血液和病毒的結(jié)合會產(chǎn)生密集氣泡，如同樂器共振箱蒙皮狀態(tài)。我們的咳嗽聲，會發(fā)出正常情況下，無法發(fā)出的超低頻音。”葉亞東博士解釋道。

諦聽科技所研發(fā)的人工智能聲紋健康檢測的工作原理是通過聲紋采集設(shè)備可以采集到咳嗽的聲紋，通過對20Hz以下的聲紋進行分析來獲得檢測結(jié)果，手持式檢測儀的檢測周期短、效率高，使用方便。而通過多普勒雷達陣列技術(shù)研發(fā)的聲紋監(jiān)測站，則可在密集人群中快速識別新冠疑是患者。

更精準(zhǔn)、快速的智能化新冠檢測手段

葉亞東博士與德意志生命科學(xué)中心（GLC）牽頭合作成立諦聽科技，21年12月，第一期人工智能聲紋健康檢測系統(tǒng)產(chǎn)品樣機完成，將從2022年開始，在歐盟開展臨床試驗。預(yù)計將于今年6月正式發(fā)布產(chǎn)品?！俺Ｒ姷碾娮釉O(shè)備，包括手機，電子聽診器，讀音的范圍，都是20Hz以上的，原因是人無法發(fā)出80Hz以下的聲音以及聽不到20Hz以下的聲音，而儀器可以做到?！毖邪l(fā)團隊基于人工智能聲紋健康檢測技術(shù)打造了兩款新冠病毒快速診斷儀——新冠聲紋監(jiān)測站以及手持式聲紋檢測儀：僅需耗時一秒左右即可快速識別新冠等疾病的檢測結(jié)果；患者一旦感染新冠病毒，最快20分鐘之后即可檢測出，平均可以檢測出的時間為3小時。

葉博士表示，人工智能聲紋健康檢測還有另一個關(guān)鍵優(yōu)勢：團隊擁有36年積累的病理學(xué)數(shù)據(jù)與模型，結(jié)合人工智能與病理模型的分析體系，在與全球合作的現(xiàn)有新冠樣本分析中（包括無癥狀病人）識別準(zhǔn)確率非常高，平均準(zhǔn)確率達94.5%以上，比傳統(tǒng)檢測方法更加迅速且準(zhǔn)確。

為了進一步提升人工智能聲紋健康檢測的準(zhǔn)確性，諦聽科技研發(fā)團隊正在進一步擴大聲紋樣本庫，尤其是有癥狀感染者樣本庫。通過本項人工智能病理模型分析技術(shù)深入遷移學(xué)習(xí)，團隊已經(jīng)總結(jié)出了第一代新冠病毒以及德爾塔病毒，奧密克隆，奧密克戎等變異病毒的不同聲紋特點。

審核編輯：符乾江