Сбербанк завершил тестирование приложения для диагностики COVID по кашлю

Сбербанк запустил в промышленную эксплуатацию приложение для определения наличия COVID по кашлю, дыханию и голосу. Эксперт назвал эту разработку тонкой настройкой нейронной сети на распознавание биометрии по голосу

Сбербанк SBER ₽305,78 +0,61% Купить

Фото: Владимир Гердо / ТАСС

Лаборатория искусственного интеллекта Сбербанка и «СберМедИИ» (совместный проект лаборатории, «CoBrain-Аналитики» и Сколковского института науки и технологий) запустили промышленную версию приложения Al Resp, которое позволяет определять наличие у человека COVID-19 по звуку дыхания и кашля. Об этом РБК сообщил первый зампред правления банка Александр Ведяхин.

Сбербанк продемонстрировал тестовую версию приложения в январе. Оно предлагает пользователю выбрать симптомы из списка (слабость, температура, кашель, диарея, сыпь, сухость языка, боль в горле, потеря обоняния, одышка или отсутствие симптомов), покашлять, громко подышать и произнести определенную фразу, после чего с помощью искусственного интеллекта сообщает о вероятности заражения коронавирусом. В феврале бета-версия приложения появилась в магазинах Google Play и AppStore.

Как пояснил Ведяхин, с тех пор приложение было установлено более чем на 2 тыс. устройств, модель обучалась на 3 тыс. обезличенных записей и сейчас приложение работает с точностью 82%. Он отметил, что, поскольку магазины приложений накладывают определенные ограничения на упоминание разработчиками COVID-19 в названии, значке и описании приложений, в описании AI Resp говорится про все ОРВИ, но «модель обучалась на образцах дыхания и кашля именно больных COVID-19 и призвана определять паттерны, характерные именно для этого заболевания». В то же время Ведяхин подчеркнул, что приложение не является диагностическим тестом: «Оно не может заменить классические лабораторные тесты. При проявлении симптомов COVID-19 необходимо обратиться к врачу».

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

Общество

Сбербанк не единственный, кто работает над созданием подобного приложения. В апреле прошлого года миллиардер, совладелец компании «Технониколь» Игорь Рыбаков вложился в разработку мобильного приложения binah.ai для диагностики коронавирусной инфекции по лицу. Оно фиксирует оттенки кожи человека на лице, пульс, частоту дыхания, сердечный ритм и т.д. За его разработку и продажу отвечает сингапурская компания Prytek. Ее основатель и главный исполнительный директор Андрей Яшунский пояснил РБК, что компания инвестировала в binah еще в 2018 году, на тот момент стоимость компании оценивалась в $6 млн. Два года спустя после изменения стратегии актива Prytek вышла из него с премией, на тот момент оценка binah составляла около $55 млн, рассказал Яшунский.

Осенью 2020 года НТЦ «Медитэкс» в консорциуме с компанией «Кардиомаркер» запустили приложение Acoustery, которое выявляет COVID по кашлю пользователя. Сервис развивается в рамках программы Национальная технологическая инициатива (НТИ). Ее пресс-секретарь Юрий Сушинов сообщил, что в России Acoustery не используется из-за временного отсутствия сертификации. Получить ее планируют в этом году. Сейчас приложение представлено на рынках Узбекистана, Индонезии, ОАЭ и Сингапура. «Acoustery может занять 0,5% мирового рынка ПЦР-тестов, объем которого составляет почти $20 трлн в год», — рассчитывает Сушинов. Авторы проекта ожидают, что их сервис поможет «снизить нагрузку на систему здравоохранения, вовремя предотвратив вспышки респираторных заболеваний». Кроме того, в разных регионах были инициативы по созданию приложений, собирающих анамнез и дающих совет — нужно ли пользователю обращаться к врачу.

Гендиректор Института исследования интернета Карен Казарян отметил, что приложения для определения коронавирусной инфекции недостаточно точны, а процесс их сертификации затруднен. «Эксперимент Сбербанка фактически является способом тонкой настройки нейронной сети на распознавание биометрии по голосу и способом сбора дополнительных данных», — пояснил Казарян.

По словам Сушинова, Сбербанк имеет хороших специалистов в области искусственного интеллекта, но медицинская диагностика по акустическим признакам — это сложная математика, одних нейросетевых знаний недостаточно. «Разработку «Сбера» можно назвать хорошим ходом, показывающим, что и нейросетевым способом можно достичь точности до 80%, но для медицинского изделия этого мало», — указал он.