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如何评价德国训练探雷犬和寻尸犬识别新冠患者,称准确率达94%?嗅探犬接触患者后会成为病毒传播介质吗? 第1页

  

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还有准确率100%的呢。

让狗先吃一大口新冠患者的给给,然后让狗依次和被检测的人接吻。

即使没感染,经过这个操作之后也感染了,然后输出结果“已感染”即可。准确率100%,要什么PCR。


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我作为一个搞数据的,看到「准确率」一词就会想看看数据分布。准确率在不平衡数据里毫无意义。首先先假定题目说的准确率是严谨的。那么我要开始讲了。

这是一个典型的二元分类问题,狗勾就是那个分类器。

衡量一个分类器的性能,有几个常用指标

  • 准确率(Accuracy)
  • 精确率(Precision)
  • 召回率(Recall)

而准确率是怎么算的?首先根据预测结果和实际结果,我们可以做一个2x2的矩阵,如下图

例如题目识别新冠,那么有新冠为Positive,没新冠为negative,那么上图的四个框框分别表示:

  • TP:患者新冠,狗勾觉得他新冠
  • FP:患者新冠,狗勾觉得他新冠
  • FN:患者新冠,狗勾觉得他新冠
  • TN:患者新冠,狗勾觉得他新冠

而准确率(Accuracy)的计算公式是

德国目前新冠数据如下:

减去治愈的和死亡的,德国现存19万例。而德国人口8302万。

现在有意思的来了。

假设狗勾闻到新冠就叫,闻了8302(单位万人),一声都没叫(可能没吃饭),那么TP=0,TN=8302-19=8283,FN=19, FP=0,那么准确率为

一个没吃饭的狗勾都有99.7%的准确率啊!

又假设得过新冠的德国人都算进positive,狗勾不仅能识别现有患者,还能识别曾经得过新冠的,那么TN=8302-227=8075,准确率为:

啥玩意啊。找条哑巴狗都比你识别的这两个准确啊。


这里再假设下团队平衡了数据,例如找了50个新冠患者和50个非新冠患者,让狗狗识别。根据团队说法,病毒会使被感染的细胞释放出与健康细胞不同的物质。如果是哑巴狗或者是乱叫狗,那么这个准确率只有50%,那么训练过的狗勾94%就显得很厉害了,但是,你确定是狗勾闻的是新冠病毒使人发出的味道?这就不好说了,谁知道狗狗闻到的新冠病人因为吃药发出的味道呢?或者是打针时涂了酒精导致狗狗识别的是酒精味道呢?如果狗勾闻识别的是酒精味道,那对于刚到医院检查的人,他们身上没这个味道,狗勾怎么识别呢?狗勾又不会告诉你它闻到的是啥。事实上这种谬误还真不少。

例如,在Nature的一篇文章里(nature.com/articles/s41),说到华盛顿大学一个小组训练一个模型来区分哈士奇和狼,准确率高达90%。最后发现,因为大多数狼的背景都有雪,所以他们实际上开发的只是个积雪探测器。可见,准确率并不是一切,「模型解释性」很重要。


最后说一句,用狗来探测新冠,不仅费狗,而且还容易交叉感染。


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哪天病毒变异了让狗也失去嗅觉咋办……


user avatar   fu-shi-bo 网友的相关建议: 
      

第一感觉——奇技淫巧,不值一哂。

刚才去搜索了相关新闻,链接放在这里,大家可以自己去看:

这个报道背后并没有严肃的科学研究过程,主导单位其实仅仅是一家德国汉诺威地区的兽医院。所谓94%的准确率也仅仅是粗略的单中心统计,样本总量也并不大。新闻中说:

"We did a study where we had dogs sniffing samples from COVID-positive patients and we can say that they have a 94% probability in our study... that they can sniff them out," said Holger Volk, head of the veterinary clinic.

就是说新冠阳性患者的样本让狗子闻,患者样本中某些特有的可挥发的小分子会被狗的嗅觉受体捕获,从而使其能够通过嗅觉辨别样本来自正常人还是新冠阳性个体。而且即使是无症状感染者的样本也可以被狗子闻出来。

这个实验背后的逻辑是:阳性个体的细胞会释放出特定的某种挥发性小分子,形成所谓"corona odour"。而这种气味太过微弱或者人类的鼻腔内缺少相应受体,所以可以训练嗅觉灵敏的狗子识别这种特别的气味,从而实现诊断。

新闻中兽医院用于嗅探新冠样本的比利时牧羊犬

然而这个实验设计本身存在严重的缺陷:

这个研究仅对照了健康人和新冠阳性患者样本,即仅有阴性对照。而可能产生类似"corona odour"的其他冠状病毒感染,并没有被纳入到这个研究。我们是不是可以猜测,6%的错误判断是否与其他冠状病毒的感染有关呢?

新冠检测目前最可信的还是核酸检测,这是最直接的检测方法——直接发现病原体。而通过嗅探和AI区分咳嗽声音[1]这种间接证据做诊断,要么过度依赖于感染程度(比如咳嗽声音的诊断效率与症状严重程度相关);要么假阳性率太高(可能将其他冠状病毒的阳性当成新冠阳性)。

这些诸如AI和嗅探的技术是很有意思的技术和思路创新,但对于政府主导的疫情防控而言不啻为奇技淫巧。如果哪个国家或者地方政府大力推广这种成本看上去很低,但可靠性没有保证的检测方法,而不去认认真真对居民做核酸检测,那就是真的对生命不负责任。

以上,写于院内核酸普查采样后2小时。

参考

  1. ^ https://www.msn.com/en-us/health/medical/ai-can-detect-covid-19-from-the-sound-of-your-cough/ar-BB1aFgQt

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谢邀,

基本上所有高复杂性的问题,比如说天气预报、地球洋流、股票预测、大型生态系统演化、癌症、狂犬病等等。

具体一点的,湍流、堆积固体颗粒的流动计算。




  

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