Dié toestel weet of jy ŉ Covid-hoes het(Argieffoto: Unsplash) Navorsers aan die Universiteit Stellenbosch (US) het ŉ hulpmiddel ontwikkel wat onderskeid kan tref tussen die hoes van ŉ individu wat Covid-19 onder lede het en diegene wat nié die virus het nie. Die app, wat tans ontwikkel word, ontleed individue se hoesgeluide en klassifiseer dit volgens ŉ Covid-19-positiewe, Covid-19-negatiewe of ŉ gesonde hoes. Om dit reg te kry, het navorsers data gebruik van pasiënte wat positief en negatief getoets het vir Covid-19, sowel as mense wat heeltemal gesond is. Die klassifiseerder is gebaseer op masjienleer en maak dus gebruik van algoritmes om self afleidings uit patrone in die verskillende hoesgeluide te ontleed. Die navorsingspan is tans besig om ŉ app te ontwikkel wat dié klassifiseerder bevat. Suid-Afrikaners sal dit op hul slimfone kan laai en self kan toets of hulle ŉ Covid-19-positiewe, Covid-19-negatiewe of gesonde hoes het. “Hierdie vorm van toetsing kan van ŉ afstand gedoen word, die werkslading van toetssentrums verminder en mediese personeel teen die virus beskerm,” het Madhurananda Pahar, ŉ doktorale navorser aan die US, gesê. Thomas Niesler van die departement elektriese en elektroniese ingenieurswese aan die US het die studie saam met Pahar en sy kollegas Marisa Klopper en Robin Warren van die departement wetenskap en tegnologie uitgevoer. Die bevindings van hul studie het onlangs in die vaktydskrif Computers in Biology and Medicine verskyn. As deel van hul navorsing het die groep data uit ŉ wêreldwye en nasionale datastel, onderskeidelik Coswara en Sarcos, gebruik. Die Coswara-datastel bevat data van mense wat positief getoets het vir Covid-19, asook dié van fisiek gesonde mense wat nie ŉ toets ondergaan het nie, terwyl die Sarcos-datastel inligting van positiewe en negatiewe Covid-19-toetsuitslae bevat. “Hierdie twee datastelle bevat opnames van verskillende hoesgeluide wat op al ses vastelande ingesamel is en tydens of ná die akute fase van Covid-19 opgeneem is. Vir albei datastelle is deelnemers gevra om hoesopnames via ŉ webgebaseerde platform op hul slimfone te verskaf,” het Pahar gesê. Die verskeie hoesopnames is op slimfone, met behulp van die masjienleer-gebaseerde klassifiseerder, ontleed. “Ons ontleding wys dat ŉ Covid-19-positiewe hoes tussen 15% en 20% korter is as die hoes van iemand wat ŉ negatiewe toets het of heeltemal gesond is.” Die navorsers het die pouses tussen ŉ hoes in die opnames uitgeskakel wat ŉ hoogsdoeltreffende ontleding van net die hoesgeluide moontlik gemaak het. Só kon elke soort hoes baie akkuraat geklassifiseer word. Volgens die navorsers kan die klassifiseerder nie as ŉ amptelike vorm van Covid-19-toetsing beskou word nie, en ook nie geakkrediteerde toetsing vervang nie. Dit kan egter gebruik word om vroeë oordrag te beperk deur selfafsondering aan te beveel vir diegene wat vermoed hulle het Covid-19 onder lede op grond van hul hoes. Die navorsers is van mening dat hoewel die stelsel wat hulle in die studie beskryf, strenger validering op ŉ groter datastel vereis, hul resultate belowend is en daarop dui dat dit moontlik is om Covid-19 by individue te diagnoseer deur die outomatiese klassifikasie van verskillende tipes hoese. Die span sal nou voortgaan om hul datastel uit te brei en die app te ontwikkel om dié tipe toetsing aan Suid-Afrikaners beskikbaar te stel.