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CoughVID
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新基准评估AI模型从咳嗽音频预测健康指标
研究人员开发了一个新基准，名为“超越分类：用于呼吸声学基础模型的咳嗽回归基准”，用于评估基础模型从咳嗽音频预测连续健康指标的性能。该基准在三个数据集上评估了五个模型和六个目标，并比较了不同的回归头。结果表明，MLP-small头优于基线预测器，模型性能受数据集大小和头容量的影响，存在权衡。研究还强调了跨数据集迁移学习的不对称性，大型多样化数据集比反之更能泛化到小型临床人群。
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AI 模型 CoughSense 可从咳嗽声中分类五种呼吸道疾病
研究人员开发了 CoughSense，一个旨在通过 AI 从咳嗽录音中分类呼吸道疾病的系统。该系统微调了 OpenAI 的 Whisper 编码器，并采用具有平衡对比学习的双编码器交叉注意力融合技术，以区分五种状况：健康、COVID-19、哮喘、支气管炎和肺炎。CoughSense 在交叉验证中达到了 82.3% 的平衡准确率，优于其他模型，并展示了其新颖的主动帧 QKV 注意力池化技术的有效性。