Edgar Lobaton ผู้เขียนบทความที่เกี่ยวข้องกล่าวว่า

Edgar Lobaton ผู้เขียนบทความที่เกี่ยวข้องกล่าวว่า "เมื่อ AI ได้รับการฝึกให้ระบุเสียงของการไอ โดยปกติจะทำกับข้อมูลที่ 'สะอาด' - ไม่มีเสียงรบกวนพื้นหลังหรือเสียงที่สับสนมากนัก" Edgar Lobaton ผู้เขียนบทความที่เกี่ยวข้องกล่าว รองศาสตราจารย์ด้านวิศวกรรมไฟฟ้าและคอมพิวเตอร์ที่ North Carolina State University "แต่โลกแห่งความเป็นจริงเต็มไปด้วยเสียงรบกวนเบื้องหลังและเสียงที่สับสน <span style="color: #ff6701;"><strong><a href="https://banklongprab.ac.th/%e0%b9%82%e0%b8%a3%e0%b8%84%e0%b8%ab%e0%b8%ad%e0%b8%9a/" target="_blank" style="color: #ff6701;">โรคหอบ</a></strong></span> ดังนั้น เทคโนโลยีตรวจจับการไอก่อนหน้านี้จึงมักมีปัญหากับ 'ผลบวกลวง' พวกเขาจะบอกว่ามีคนไอแม้ว่าจะไม่มีใครไอก็ตาม

"เราได้พัฒนาอัลกอริทึมที่ช่วยเราแก้ไขปัญหานี้โดยให้ AI แสดงความไม่แน่นอน แทนที่จะต้องตัดสินใจว่า 'ใช่ นั่นเป็นการไอ' หรือ 'ไม่ นั่นไม่ใช่การไอ' AI ยังสามารถ รายงานว่าตรวจพบเสียงที่ไม่คุ้นเคย กล่าวอีกนัยหนึ่ง AI จะได้รับตัวเลือกที่สาม: 'ฉันไม่รู้ว่านั่นคือเสียงอะไร'"