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초록·키워드
This study aims to develop a COVID-19 (SARS-CoV-2) diagnosis model using a contrastive learning based on patients' respiratory and voice data. We apply a contrastive learning techniques to respiratory and voice data by incorporating patient metadata, such as gender, symptoms, and respiratory disease history. The proposed model not only predicts COVID-19 positivity/negativity but also assesses the severity of the disease. Experimental results indicated that incorporating COVID-19-related metadata significantly enhanced diagnostic accuracy. In particular, a history of respiratory disease proved to be a critical factor in predicting severity.
본문·목차
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