Ứng dụng AI để phát hiện bệnh nhân COVID-19 qua tiếng ho

Một lần nữa, các chuyên gia lại nỗ lực vì chúng ta cần xét nghiệm nhiều hơn và nhanh hơn để kiểm soát đại dịch COVID-19. Nhiều người đang tin rằng trí tuệ nhân tạo (AI) có thể giúp chúng ta. Và như thế, nhiều phương pháp chẩn đoán COVID-19 sử dụng AI đang được phát triển, sẽ phân tích nhanh các bản chụp X-quang hoặc CT. Tuy nhiên, những kỹ thuật này yêu cầu phải scan ngực tại cơ sở y tế.

Theo trang Journal Watch, từ đầu năm nay, các nhóm nghiên cứu đã nỗ lực mọi lúc, mọi nơi phát triển các ứng dụng có thể phát hiện virus Corona mới trong tiếng ho. Vào tháng 6, một nhóm nghiên cứu tại Đại học Oklahoma đã chỉ ra rằng có thể phân biệt tiếng ho do COVID-19 với tiếng ho do các bệnh nhiễm trùng khác. Và giờ đây, một bài báo của MIT, sử dụng tập dữ liệu về ho lớn nhất, xác định những người không có triệu chứng COIVD-19 với tỷ lệ phát hiện 100%.

Nếu được FDA và các cơ quan quản lý khác chấp thuận, các ứng dụng phát hiện COVID-19 qua tiếng ho cuối cùng có thể được sử dụng để kiểm tra miễn phí trên quy mô lớn.

Với tiềm năng như vậy, lĩnh vực này đang phát triển nhanh chóng. Nhiều nhóm nghiên cứu theo đuổi dự án tương tự, bao gồm sáng kiến ​​do Quỹ Bill và Melinda Gates tài trợ, Cough Against Covid, tại Viện trí tuệ nhân tạo Wadhwani ở Mumbai; dự án Coughvid từ Phòng thí nghiệm Hệ thống nhúng của École Polytechnique Fédérale de Lausanne ở Thụy Sĩ; và dự án COVID-19 Sounds của Đại học Cambridge.

Có một thực tế là, với việc nhiều phương pháp phát hiện COVID-19 qua tiếng ho, cho thấy không có cái gọi là nhiễm coronavirus nhưng không biểu hiện triệu chứng — bởi vì những thay đổi về thể chất luôn xảy ra làm thay đổi cách một người tạo ra âm thanh (qua động tác ho). Brian Subirana, giám đốc phòng thí nghiệm MIT Auto-ID và là đồng tác giả của nghiên cứu gần đây, cho biết: "Hầu như không có trường hợp nào lại không gây ra triệu chứng nào".

Trong khi tai người không thể phân biệt được những thay đổi đó, thì AI có thể. Ali Imran, người đứng đầu dự án trước đó tại Trung tâm Nghiên cứu AI4Neworks của Đại học Oklahoma, so sánh khái niệm này với một cây đàn guitar: Nếu bạn đặt các vật thể có hình dạng hoặc chất liệu khác nhau vào cây đàn guitar nhưng chơi cùng một nốt nhạc, nó sẽ dẫn đến âm thanh khác nhau một cách tinh tế. Imran nói: "Tai người có khả năng phân biệt từ 5 đến 10 âm thanh tiếng ho khác nhau. Với việc xử lý tín hiệu và học máy, chúng tôi có thể trích xuất tới 300 đặc điểm tiếng ho khác nhau".

Khi đại dịch xảy ra, nhóm của Subirana tại MIT đã nghiên cứu một bộ thuật toán máy học để phát hiện bệnh Alzheimer trong các bản ghi âm bằng cách sử dụng các dấu ấn sinh học như sức mạnh dây thanh âm, tình cảm, hoạt động của phổi và suy thoái cơ bắp. Khi biết rõ ràng ho là đặc điểm chính của COVID-19, họ nhanh chóng xoay quanh việc xem xét liệu AI có thể phát hiện nhiễm trùng coronavirus hay không.

Trong nỗ lực tìm sự tham gia của cộng đồng, nhóm đã thu thập các bản ghi âm từ tháng 4 đến tháng 5, phát triển thứ mà họ tuyên bố là tập dữ liệu âm thanh COVID-19 lớn nhất cho đến nay, với 70.000 bản ghi, trong đó 2.680 bản được chính những người nhiễm COVID-19 gửi đến.

Ban đầu, nhóm nghiên cứu của MIT đã phát triển các mô hình AI cho dự án từ đầu, nhưng đạt đến mức trần chính xác khoảng 70%. Subirana cho biết, và rồi trong một cuộc thử nghiệm vào ngày cuối tuần, các nhà nghiên cứu đã đào tạo mô hình AI dùng trong bệnh Alzheimer của họ với dữ liệu ho COVID-19 và nó đã hoạt động. Mô hình đạt kết quả chính xác 98,5% khi phát hiện những người có kết quả xét nghiệm dương tính. Với những cá nhân không có triệu chứng nào, độ chính xác tăng lên 100%, trong đó đạt tỷ lệ 83,2% thành công khi xác định các trường hợp âm tính.;

Hồi tháng 6, Imran và các đồng nghiệp đã có thể phát triển một mô hình AI giúp xác định các cơn ho không có triệu chứng và sàng lọc các yếu tố gây nhiễu đó, để phân biệt tiếng ho do COVID-19 với tiếng ho của bệnh viêm phế quản, ho gà và hen suyễn với độ chính xác 90%. Imran nói: "Mục tiêu của chúng tôi là đảm bảo một người nào đó chỉ bị hen suyễn sẽ không bị chẩn đoán nhầm là mắc bệnh COVID-19.

Hầu hết các nhóm nghiên cứu theo đuổi công việc này hiện đang thu thập thêm các bản ghi âm tiếng ho: tại nơi làm việc, bệnh viện, tại nhà và các nơi khác. Các nhà nghiên cứu hy vọng một ngày nào đó các ứng dụng kiểm tra tiếng ho sẽ được sử dụng hàng ngày, chẳng hạn như sinh viên hoặc công nhân nhà máy ho vào điện thoại của họ trước khi đi học hoặc đi làm. Subirana cho biết, cuối cùng, công cụ này có thể là một phần của quá trình chẩn đoán COVID-19 thực sự, được sử dụng kết hợp với các dấu ấn sinh học khác, chẳng hạn như sốt.

Các công cụ dựa trên tiếng ho này cũng có thể được sử dụng như một hệ thống cảnh báo sớm. Imran nói: "Nó có thể trở thành một hệ thống báo động".

Không chỉ tiếng ho, các nhà nghiên cứu Ả Rập Xê Út, Ấn Độ và Vương quốc Anh còn đang phát triển một ứng dụng AI có khả năng sàng lọc các triệu chứng COVID-19 chỉ bằng cách phân tích giọng nói khi một cá nhân phát biểu.

Hoàng Lan