AI phát hiện người nhiễm Covid-19 không có triệu chứng qua tiếng ho

03/11/2020, 10:32

TNNN - Dù không có triệu chứng, tiếng ho của người nhiễm Covid-19 vẫn khác với người khỏe mạnh. Tai người không nhận ra được sự khác biệt này, nhưng AI thì có thể.

Công nghệ mới biến rác thải nhựa thành nguyên liệu thô giá trị cao
Tương tác DNA- Peptide có thể giúp hình thành cấu trúc sinh học
Thí nghiệm tàn nhẫn kinh điển: Sát hại 15 con chó để chứng minh "hồn ma" có thật, thành quả thu được thành trò cười cho giới khoa học
Lần đầu tiên phát hiện ra loại virus có thể tự tạo ra năng lượng

Nhóm nghiên cứu ở MIT mới đây đã công bố một mô hình AI giúp phân biệt người nhiễm Covid-19 không có triệu chứng với người khỏe mạnh thông qua các bản ghi âm tiếng ho.

Từ mô hình chẩn đoán Alzheimer

Mô hình chẩn đoán Covid-19 của nhóm MIT dựa nhiều vào các thuật toán nghe tiếng ho để chẩn đoán bệnh Alzheimer do nhóm phát triển trước đó.

Đầu tiên, họ đào tạo một thuật toán học máy, hay mạng nơ-ron, được gọi là ResNet50, để phân biệt các mức độ khỏe mạnh khác nhau của dây thanh âm. Sau đó, họ đào tạo một mạng thứ hai để phân biệt các trạng thái cảm xúc rõ ràng trong lời nói, bởi vì bệnh nhân Alzheimer - và những người bị suy giảm thần kinh nói chung - đã được chứng minh là thường thể hiện cảm xúc như thất vọng hơn là hạnh phúc hoặc bình tĩnh. Họ cũng đào tạo mạng nơ-ron thứ ba trên cơ sở dữ liệu về các cơn ho để phân biệt những thay đổi trong hoạt động của phổi và hô hấp dựa vào tiếng ho.

Cuối cùng, nhóm nghiên cứu kết hợp cả ba mô hình và đưa vào thêm một thuật toán để phát hiện sự suy thoái cơ bắp (thuật toán này sẽ phủ một lớp tiếng ồn lên bản ghi âm, tiếng ho mạnh sẽ vẫn được nghe thấy qua lớp tiếng ồn, còn tiếng ho yếu thì không). Kết quả cuối cùng cho thấy mô hình này có thể xác định các mẫu ghi âm của bệnh nhân Alzheimer tốt hơn các mô hình chẩn đoán hiện có; sự kết hợp tất cả các yếu tố - sức mạnh dây thanh âm, cảm xúc, hoạt động của phổi và hô hấp, sự suy thoái cơ bắp - là những dấu hiệu sinh học để chẩn đoán bệnh qua tiếng ho một cách hiệu quả.

Khi đại dịch Covid-19 bắt đầu bùng phát, Brian Subirana, nhà nghiên cứu tại Phòng thí nghiệm Auto-ID ở MIT, tự hỏi liệu mô hình AI chẩn đoán tiếng ho cho bệnh Alzheimer có thể chẩn đoán Covid-19 hay không, vì ngày càng có nhiều bằng chứng cho thấy những bệnh nhân Covid-19 gặp một số triệu chứng như suy giảm thần kinh cơ tạm thời. Subirana nói: "Vì vậy, chúng tôi đã nghĩ tại sao không thử các dấu ấn sinh học của bệnh Alzheimer này [để xem liệu chúng có phù hợp] với Covid hay không".

Chẩn đoán Covid-19 chính xác đến 98,5%

Tháng 4, nhóm nghiên cứu bắt đầu thu thập càng nhiều bản ghi âm các tiếng ho càng tốt, bao gồm cả những bản ghi âm tiếng ho bệnh nhân Covid-19. Họ thành lập một trang web để mọi người có thể ghi lại và gửi tiếng ho, thông qua điện thoại di động hoặc thiết bị khác. Những người tham gia đóng góp tiếng ho cũng phải điền vào bảng khảo sát về các triệu chứng mà họ đang gặp phải, đã được xét nghiệm chính thức hay chưa. Ngoài ra, có các ghi chú về giới tính, vị trí địa lý và ngôn ngữ mẹ đẻ.

Nhóm đã sử dụng 2.500 bản ghi của những người được xác nhận nhiễm Covid-19, cùng với 2.500 bản ghi khác chọn ngẫu nhiên từ nhóm những người khỏe mạnh để cân bằng tập dữ liệu. Họ đã sử dụng 4.000 trong số mẫu này để đào tạo mô hình AI; 1.000 bản ghi âm còn lại sau đó được đưa vào mô hình để thử xem liệu nó có thể phân biệt chính xác các cơn ho của bệnh nhân Covid-19 so với người khỏe mạnh hay không.

Sau huấn luyện, các nhà nghiên cứu đưa vào mô hình 1.000 bản ghi âm tiếng ho của cả những tình nguyện viên nhiễm Covid-19 và khỏe mạnh. Kết quả, trong số tất cả các tiếng ho của những người bị nhiễm, mô hình đã xác định chính xác 98,5%. Đặc biệt hơn, nó xác định chính xác tất cả (100%) tiếng ho của những người nhiễm Covid-19 nhưng không có triệu chứng (từ các tình nguyện viên đã xét nghiệm dương tính và nói rằng họ không có triệu chứng).

Đáng ngạc nhiên, như các nhà nghiên cứu viết trong bài báo trên tạp chí Kỹ thuật Y học và Sinh học IEEE, kết quả cho thấy “một điểm tương đồng nổi bật giữa Alzheimer và Covid.” Không cần điều chỉnh nhiều từ khung AI dành cho bệnh Alzheimer, họ nhận thấy AI có thể tìm ra các yếu tố trong bốn nhóm - sức mạnh dây thanh âm, tình cảm, hoạt động của phổi, hô hấp và sự suy thoái cơ bắp - đặc trưng cho Covid-19. Subirana nói: “Điều này cho thấy cách bạn tạo ra âm thanh sẽ thay đổi khi bạn nhiễm Covid, ngay cả khi bạn không có triệu chứng”.

Công cụ sàng lọc

Subirana nhấn mạnh, sức mạnh của công cụ này nằm ở khả năng phân biệt cơn ho ở người không có triệu chứng với cơn ho ở người khỏe mạnh, chứ không phải để chẩn đoán những người có triệu chứng.

Nhóm đang làm việc với một công ty để phát triển AI này thành một ứng dụng sàng lọc miễn phí. Họ cũng đang hợp tác với một số bệnh viện trên khắp thế giới để thu thập một bộ dữ liệu ghi âm tiếng ho đa dạng và lớn hơn, giúp đào tạo và củng cố độ chính xác của mô hình.

Như họ đề xuất trong bài báo của mình, "Các đại dịch có thể trở thành dĩ vãng nếu các công cụ sàng lọc trước luôn hoạt động và không ngừng được cải tiến". Cuối cùng, họ hình dung, các mô hình AI âm thanh giống như mô hình mà họ đã phát triển có thể được tích hợp vào loa thông minh và các thiết bị điện tử khác để mọi người có thể nhanh chóng và liên tục được đánh giá sơ bộ về nguy cơ mắc bệnh.

Nguồn: Khoa học & Phát triển