Google kết hợp với startup tại Ấn Độ trong việc sử dụng AI để chuẩn đoán sớm các dấu hiệu bệnh lao từ tiếng ho của người bệnh.
Các mô hình trí tuệ nhân tạo (AI) đang tạo ra những bước tiến lớn trong lĩnh vực y tế. Khả năng xử lý lượng dữ liệu khổng lồ, nhận diện các mẫu và phân loại dựa trên chúng đã giúp ngành y tế phát hiện sớm nhiều bệnh nguy hiểm như ung thư, tim mạch, các bệnh về mắt, và thậm chí là các dấu hiệu bệnh thông qua ảnh X-quang. Một ví dụ cụ thể là đại học Louisville tại Mỹ đã phát triển một mô hình AI để xử lý hình ảnh MRI của trẻ sơ sinh, xác định sớm bệnh tự kỉ với độ chính xác lên đến 98.5%
Gần đây, các nhà khoa học đã bắt đầu hướng đến việc sử dụng âm thanh để chẩn đoán bệnh, đặc biệt là các bệnh liên quan đến đường hô hấp. Hướng đi này đã mang lại những kết quả khả quan. Trong thời kỳ đại dịch COVID-19, nghiên cứu của Erika Bondavera, nghiên cứu sinh tại Đại học Cambridge, đã thành công trong việc sử dụng âm thanh để xác định khả năng bệnh nhân nhiễm COVID-19. Hiện cô đang là Giám đốc Công nghệ của startup Decorte Future Industries, với mục tiêu sử dụng âm thanh để chẩn đoán nhiều loại bệnh khác.
Mô hình HeAR của Google đã được huấn luyện với 300 triệu tập tin âm thanh mô tả các tiếng ho - tiếng thở khác nhau.
Mới đây, Google đã ra mắt mô hình học sâu mang tên Health Acoustic Representation (HeAR), theo hướng tương tự. Mô hình này đã được huấn luyện với 300 triệu tập tin âm thanh bản quyền, mỗi tập tin dài khoảng 2 giây. Các âm thanh này được thu từ những tiếng thở bình thường, tiếng ho, hắt hơi, và nghẹt mũi của bệnh nhân. Nhờ đó, mô hình AI này có thể xác định được các bất thường trong tiếng thở của bệnh nhân để chỉ ra các rủi ro sức khoẻ tiềm ẩn.
Để tiếp tục phát triển hướng đi này, Google đã thông báo về việc hợp tác với Salcit - một startup chuyên về sức khoẻ hô hấp tại Ấn Độ. Salcit đã phát triển một sản phẩm cho phép người dùng thi lại âm thanh tiếng ho trên điện thoại, sau đó dùng mô hình AI để xác định các bệnh lý đi kèm với tiếng ho đó, cùng các gợi ý đi kèm để bệnh nhân có thể quyết định có nên gặp bác sĩ hay không.
Sự kết hợp giữa Salcit và mô hình HeAR của Google sẽ được áp dụng vào việc xác định các đấu hiệu bệnh lao, vốn là loại bệnh truyền nhiễm gây ra tử vong cho khoảng 1.3 triệu người trên toàn cầu vào năm 2022.
Nguồn: [1][2]
Các mô hình trí tuệ nhân tạo (AI) đang tạo ra những bước tiến lớn trong lĩnh vực y tế. Khả năng xử lý lượng dữ liệu khổng lồ, nhận diện các mẫu và phân loại dựa trên chúng đã giúp ngành y tế phát hiện sớm nhiều bệnh nguy hiểm như ung thư, tim mạch, các bệnh về mắt, và thậm chí là các dấu hiệu bệnh thông qua ảnh X-quang. Một ví dụ cụ thể là đại học Louisville tại Mỹ đã phát triển một mô hình AI để xử lý hình ảnh MRI của trẻ sơ sinh, xác định sớm bệnh tự kỉ với độ chính xác lên đến 98.5%
Gần đây, các nhà khoa học đã bắt đầu hướng đến việc sử dụng âm thanh để chẩn đoán bệnh, đặc biệt là các bệnh liên quan đến đường hô hấp. Hướng đi này đã mang lại những kết quả khả quan. Trong thời kỳ đại dịch COVID-19, nghiên cứu của Erika Bondavera, nghiên cứu sinh tại Đại học Cambridge, đã thành công trong việc sử dụng âm thanh để xác định khả năng bệnh nhân nhiễm COVID-19. Hiện cô đang là Giám đốc Công nghệ của startup Decorte Future Industries, với mục tiêu sử dụng âm thanh để chẩn đoán nhiều loại bệnh khác.
Mô hình HeAR của Google đã được huấn luyện với 300 triệu tập tin âm thanh mô tả các tiếng ho - tiếng thở khác nhau.
Mới đây, Google đã ra mắt mô hình học sâu mang tên Health Acoustic Representation (HeAR), theo hướng tương tự. Mô hình này đã được huấn luyện với 300 triệu tập tin âm thanh bản quyền, mỗi tập tin dài khoảng 2 giây. Các âm thanh này được thu từ những tiếng thở bình thường, tiếng ho, hắt hơi, và nghẹt mũi của bệnh nhân. Nhờ đó, mô hình AI này có thể xác định được các bất thường trong tiếng thở của bệnh nhân để chỉ ra các rủi ro sức khoẻ tiềm ẩn.
Để tiếp tục phát triển hướng đi này, Google đã thông báo về việc hợp tác với Salcit - một startup chuyên về sức khoẻ hô hấp tại Ấn Độ. Salcit đã phát triển một sản phẩm cho phép người dùng thi lại âm thanh tiếng ho trên điện thoại, sau đó dùng mô hình AI để xác định các bệnh lý đi kèm với tiếng ho đó, cùng các gợi ý đi kèm để bệnh nhân có thể quyết định có nên gặp bác sĩ hay không.
Sự kết hợp giữa Salcit và mô hình HeAR của Google sẽ được áp dụng vào việc xác định các đấu hiệu bệnh lao, vốn là loại bệnh truyền nhiễm gây ra tử vong cho khoảng 1.3 triệu người trên toàn cầu vào năm 2022.
Nguồn: [1][2]
