Российский студент Владимир Шилоносов, обучающийся на третьем курсе Университета ИТМО, представил систему, способную выявить COVID-19 путем анализа звуковых данных.
Молодой человек, обучающийся на направлении «Нейротехнологии и программная инженерия», утверждает, что его изобретение диагностирует заболевание с точностью до 91,7%. В данном случае распознавание COVID-19 осуществляется за счет использования методов классического машинного обучения и выборе того, который отличается максимальной степенью эффективности.
Попробовав такие подходы классического обучения, как KNeighbors, LogisticRegression, RandomForest и DecisionTree, студент пришел к четкому выводу, что наивысшей точностью обладает последний из обозначенных.
В дальнейшем Шилоносов намерен осуществить запуск Telegram-бота, которому пользователи смогут отправлять аудиофайлы и получать предсказания по поводу наличия или отсутствия COVID-19. В рамках практического применения разработанной технологии Владимир планирует разместить бота на виртуальных серверах облачного провайдера Serverspace.