"Сбер" считает, что научился ставить диагноз Covid-19, анализируя звучание кашля, дыхания и голоса пациента. Оптимизм преждевременен

"Сбербанк" сообщил, что его лаборатория искусственного интеллекта разработала алгоритм, который в течение 60 секунд может определить вероятность заболевания коронавирусной инфекцией Covid-19. Наличие вируса определяется на основе результатов короткого опроса по симптоматике и трёх звуковых моделей – голоса, дыхания и кашля.

Звуковые файлы превращаются в спектрограмму, показывающую энергию звука на разных частотах, и далее анализируются с помощью глубокой свёрточной нейронной сети. Для её тренировки использовались только открытые данные – это более тысячи образцов звуков дыхания и кашля, собранных с диагностированных пациентов в российских клиниках.

Первый заместитель председателя правления "Сбербанка" Александр Ведяхин уточнил, что "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".

С одной стороны, подобные приложения по анализу кашля существовали и до Covid-19. Но, с другой стороны, Covid-19 может протекать вообще без кашля – такой симптом есть лишь у половины заражённых. Кроме того, кашель может быть симптомом множества других заболеваний, в том числе хронических. Например, бронхиальной астмы или хронической обструктивной болезни лёгких (ХОБЛ). Так что, изобретение "Сбербанка" имеет весьма условную полезность. Впрочем, и сам банк признаёт, что в данный момент достоверность алгоритма составляет 80% – средний ROC AUC (площадь под "кривой ошибок") созданной "Сбером" модели на данный момент равен 0,8. Это, конечно, больше 50%, что означало бы полную непригодность созданного алгоритма. Но это и сильно ниже 100%.