通过声音就能检测新冠 准确率高达89% AI还能这样？

通过声音就能检测新冠准确率高达89%AI还能这样？随着科技创新发展和技术的不断进步，AI技术正日益广泛地应用在我们的日常生活中。近日，CNMO了解到，在西班牙巴塞罗那举行的欧洲呼吸学会国际会议上公布的一项研究显示，AI可通过手机应用程序从人们声音中检测出新冠肺炎感染，它比快速抗原测试更准确（达到89%），且更便宜、快速和易于使用。据报道，研究团队使用了来自英国剑桥大学“新冠肺炎声音库”应用程序的数据，该应用程序包含来自4352名健康和非健康参与者的893个音频样本。研究人员在研究过程中使用了一种名为梅尔谱图的语音分析技术，该技术可识别不同的语音特征，如响度、功率和随时间的变化情况。荷兰马斯特里赫特大学数据科学研究所研究员瓦法阿·阿尔杰巴维称，研究结果表明，简单的语音记录和AI算法可以精确确定哪些人感染新冠肺炎，此外，还支持远程虚拟测试，检测结果可在不到一分钟内出来，这类测试可用于大型集会的检测点，对人群进行快速筛查。此外，为了区分新冠肺炎患者和未患病的人的声音，研究人员建立了不同的AI模型。他们发现，长短期记忆（LSTM）模型在对新冠肺炎病例进行分类方面做得最好。这种AI-LSTM模型的总体准确率为89%，正确检测阳性病例的能力（真阳性率或敏感性）为89%，正确识别阴性病例的能力（真阴性率或特异度）为83%。PC版：https://www.cnbeta.com/articles/soft/1313093.htm手机版：https://m.cnbeta.com/view/1313093.htm

AI 通过声音在10秒内诊断2型糖尿病 准确率高达89%

AI通过声音在10秒内诊断2型糖尿病准确率高达89%加拿大的医学研究人员训练一个基于机器学习的AI来识别2型糖尿病患者与非糖尿病患者之间的14种声音差异。这些差异特征包括音高、强度以及其他微小的声音变化，这些是人耳无法区分的。结果发现AI能够在89%的女性和86%的男性中准确诊断2型糖尿病。研究指出，女性的预测特征是平均音高、音高SD和RAPjitter；男性是平均强度和apq11shimmer。简单地说，2型糖尿病的女性报告的音高略低，变化较小；而2型糖尿病的男性报告的声音略弱，变化较大。https://doi.org/10.1016/j.mcpdig.2023.08.005投稿：@ZaiHuaBot频道：@TestFlightCN

AI读取人脑信息准确率高达82%

AI读取人脑信息准确率高达82%德克萨斯大学奥斯汀分校的神经伦理学家基于GPT-1开发了一种语言解码器，可通过人脑的磁共振成像将人类听到的语音、想象的语言与看到的无声电影转化成文字。研究人员让志愿者们躺在磁共振成像仪中记录大脑活动，同时让他们每人收听16小时的博客，这些博客主要是一些TED演讲和脱口秀。再将脑成像信息与故事细节以及AI理解语义关系的能力相结合，研究人员开发了一张大脑应对不同内容做出反应短语的编码图。结果当志愿者想象「我还没有驾照」这句话时，AI会将之解码为「她甚至还没有开始学开车」；当志愿者观看动画电影《新特尔》中女孩照顾小龙的片段时，AI也会根据大脑信息将之转换成文字。研究人员还发现，这项技术很容易被欺骗，当参与者听着故事录音却想着其它故事时，解码器无法确定他们听到的是什么词，比如内心数数字和罗列动物。并且编码图也因人而异，这意味着研究人员无法创建一种适用于所有人的解码器。https://www.nature.com/articles/s41593-023-01304-9频道：@TestFlightCN

人工智能可通过眼部照片诊断儿童自闭症，准确率达 100%

人工智能可通过眼部照片诊断儿童自闭症，准确率达100%韩国延世大学医学院的研究人员近日取得一项突破：利用深度学习人工智能算法分析儿童视网膜照片，竟然实现了对自闭症谱系障碍（ASD）的诊断，准确率高达100%。这项研究为自闭症诊断开辟了新的可能。研究人员招募了958名平均年龄为7.8岁的参与者，其中一半患有自闭症，另一半为发育正常的对照组。他们拍摄了所有参与者的视网膜照片，并通过深度学习算法分析照片与症状严重程度评分之间的关联。令人惊讶的是，该算法在测试阶段表现出了惊人的准确度，成功识别出所有自闭症患儿，准确率达到100%。即使剔除图像中95%最不重要的区域（仅保留视盘区域），算法的准确率也依然保持稳定，表明视盘区域对于区分自闭症至关重要。来源，频道：@kejiqu群组：@kejiquchat

准确率 98%，OpenAI 推出专用AI工具：能识别DALL·E 3 生成的图片

准确率98%，OpenAI推出专用AI工具：能识别DALL·E3生成的图片OpenAI公司今天发布新闻稿，宣布推出专用的AI检测工具，能够识别某张图片是否由DALL·E3模型生成，且准确率高达98%。OpenAI公司在博文中表示，之所以推出这项新工具，主要是为了帮助研究人员研究内容真实性，此外该公司还宣布加入C2PA（内容来源和真实性联盟）的指导委员会。OpenAI表示该工具的内部测试结果显示，在区分非AI生成图像与DALL·E3生成的图像方面成功率很高，成功率能够接近98%，同时只有少于0.5%的非AI图像被错误地标记来自DALL·E3。关注频道@TestFlightCN频道投稿@ZaiHuabot

斯坦福大学研究让智能手机可以预测一个人何时醉酒 准确率高达98%

斯坦福大学研究让智能手机可以预测一个人何时醉酒准确率高达98%美国斯坦福大学急诊医学副教授布莱恩-萨福莱托（BrianSuffoletto）说，他对研究结果的准确性感到惊讶，并补充说，还需要进一步的研究来证实这些发现的有效性。他表示，这些发现有助于在未来减少因酒驾或类似原因造成的道路伤亡："虽然我们并不是突出显示酒精中毒期间语音特征变化的先驱，但我坚信，我们的卓越准确性源于我们在信号处理、声学分析和机器学习方面的尖端技术应用。"在这项研究中，参与者根据自己的体重被告知酒精剂量，并必须在一小时内喝完。然后，他们会听到一系列绕口令。在长达七个小时的时间里，参与者必须每小时大声重复这些绕口令，而他们的声音会被智能手机记录下来。在喝酒之前，科学家们测量了参与者呼出气体中的酒精含量，并让参与者记录绕口令。在长达七个小时的时间里，每隔30分钟也会测量一次呼出气体中的酒精含量。之后，研究人员通过软件隔离说话者的声音，以一秒钟为单位检测频率和音调等参数。研究人员将这些结果与呼出的酒精结果进行了比较，发现两者惊人地相似，表明他们开发的模型结果准确率高达98%。据Suffoletto教授说，走路和发短信等行为与声纹传感器相结合，可以用来判断一个人的醉酒程度。他还补充说，在确定一个人何时需要帮助时，时机起着至关重要的作用。因此，当一个人开始饮酒时，可以告知他饮酒的限度，以防止过度醉酒。...PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1395675.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1395675.htm