Podczas globalnej pandemii epidemii koronawirusa badacze i naukowcy na całym świecie pracowali nad znalezieniem niedrogich i dokładnych rozwiązań, które pomogą ludziom odetchnąć z ulgą. Zespół naukowców z Carnegie Mellon University i innych instytucji opracował wczesną wersję aplikacji, która może pomóc wykryć COVID-19 poprzez analizę głosu.
Wykrywacz głosu COVID może pomóc użytkownikom analizować ich głos pod kątem oznak infekcji. Wynik, który pokazuje aplikacja, jest wskaźnikiem tego, w jakim stopniu podpisy w Twoim głosie odpowiadają podpisom innych pacjentów z COVID, których głosy również zostały przetestowane. Naukowcy twierdzą, że to nie jest porada medyczna, a jedynym celem stworzenia takiej aplikacji jest zebranie dużej liczby nagrań głosowych, które można by wykorzystać do udoskonalenia algorytmu w coś, co jest pewne w środowisku medycznym.
Korzystając ze smartfona lub komputera z mikrofonem, aplikacja może pomóc wykryć osoby zakażone COVID-19. Wszyscy użytkownicy muszą tylko kilka razy kaszleć i nagrywać kilka samogłosek, a także recytować alfabet. Następnie podawany jest wynik, który jest wyrażany jako pasek postępu w stylu pobierania, przedstawiający prawdopodobieństwo, że według algorytmu użytkownik ma COVID-19. Kaszel pacjenta COVID jest bardzo charakterystyczny, a to wpływa na płuca do takiego stopnia, że oddychanie wzory są niezależne i inne istotne parametry, które prowadzi do COVID dotkniętej osoby mające bardzo silne podpisów w głosie.
Obecnie aplikacja jest w toku i zawiera poważne zastrzeżenie, że „nie jest to system diagnostyczny”, niezatwierdzony przez FDA ani CDC i nie powinien być używany jako substytut testu lub badania lekarskiego. Poza tym wyniki aplikacji są wstępne i obecnie nie zostały przetestowane. Trudno jest oszacować dokładność obecnej wersji aplikacji, a naukowcy powtarzają, że jej wyników nie należy traktować jako porady medycznej. Ze względu na brak zweryfikowanych instancji testowych nie można przetestować dokładności aplikacji. Zespół skonsultował się z kolegami ze społeczności medycznej, zastanawiając się, jak dostosować czułość aplikacji.