Tiếng ho cũng giúp tìm ra người nhiễm Covid-19
Theo công trình nghiên cứu được công bố hồi tháng 1/2021 của Học viện Công nghệ Massachusetts (MIT, Mỹ), khi Covid-19 mới xâm nhập vào cơ thể, virus chưa tạo ra ngay các triệu chứng như sốt, ho nhưng gây ra những tổn thương nhỏ và nhẹ trong phổi.
Những tổn thương này có thể nhận biết được thông qua tiếng ho. Do vậy, khi người bệnh được yêu cầu cố tình phát ra tiếng ho, việc phân tích âm thanh này có thể giúp nhận biết sự hiện diện của virus.
Sự khác biệt trong tiếng ho cũng có thể giúp tìm ra người nhiễm Covid-19. |
Theo MIT, có thể sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) để tìm ra người mắc Covid-19 bằng tiếng ho. Điều này được thực hiện thông qua việc dạy AI học bằng cách “nghe” hàng nghìn mẫu tiếng ho của người nhiễm và không nhiễm Covid-19.
Hệ thống AI sẽ nhận biết các đặc điểm chung trong tiếng ho của người bị tổn thương phổi, từ đó tìm ra người nhiễm Covid-19. Những đặc điểm này bao gồm các tín hiệu mà tai người bình thường khi nghe không thể phân biệt được.
Thực tế cho thấy, giải pháp của MIT có thể giúp nhận diện người nhiễm Covid-19 với độ chính xác lên tới 97%. Giải pháp này sau đó được đăng ký với Cục quản lý Thực phẩm và Dược phẩm Hoa Kỳ (FDA) và đang chờ thẩm định, cấp phép để đưa vào sử dụng.
Chuyên gia Việt bắt tay dạy AI tìm Covid-19 bằng tiếng ho
Trong bối cảnh dịch bệnh Covid-19 bùng phát, một nhóm các nhà khoa học Việt Nam gồm Tiến sĩ Vũ Xuân Sơn (Đại học Umea - Thụy Điển), Tiến sĩ Vũ Hữu Tiệp (kỹ sư Machine Learning tại Google), Tiến sĩ Harry Nguyen (Đại học Glassgow - Anh),... đã bắt tay triển khai dự án dùng AI phân tích tiếng ho.
Dự án của nhóm các nhà khoa học Việt lấy tên AICOVIDVN. Mục đích là phát triển một công cụ giúp cơ quan chức năng có thể tìm ra người nghi nhiễm Covid-19 nhanh chóng và dễ dàng.
Cụ thể, khi người nghi nhiễm ho vào bộ thu tiếng trên điện thoại, AI sẽ phân tích tiếng ho và đưa ra chẩn đoán xem họ có bị mắc Covid-19 hay không.
Theo đội ngũ nghiên cứu của AICOVIDVN, giải pháp của họ sẽ giúp phân loại, tìm ra người nhiễm Covid-19 nhanh chóng và không cần xét nghiệm. Cách làm này cũng giúp hạn chế nguy cơ lây nhiễm chéo tại khu vực xét nghiệm khi phải tập trung đông người.
Hiện dự án đã tiếp cận được với nguồn dữ liệu là 1.700 mẫu ghi âm tiếng ho của người nhiễm Covid-19. Đây là những mẫu ghi âm tiếng ho của các bệnh nhân Covid-19 tại Thụy Sĩ và Ấn Độ. Ngoài ra, AICOVIDVN còn có thêm dữ liệu tiếng ho của một số nguồn mở khác.
Tính đến tháng 6/2021, AICOVIDVN đã xử lý làm sạch và gán nhãn 7.000 mẫu dữ liệu. Dự án cũng quy tụ được khoảng 200 chuyên gia về lĩnh vực AI và một số nhà sáng lập của các công ty công nghệ Việt.
AICOVIDVN đang trong quá trình thu thập dữ liệu tiếng ho và xử lý để dạy AI cách nhận biết tiếng ho của người nhiễm Covid-19. |
Trong tổng số nhiều công trình nghiên cứu tham gia, giải pháp dẫn đầu của dự án AICOVIDVN đã đạt độ chính xác lên tới 91% trong việc nhận biết tiếng ho để tìm người nhiễm Covid-19.
Tuy vậy, theo nhóm phát triển, các giải pháp của AICOVIDVN còn cần thêm nhiều dữ liệu để nâng cấp. Ngoài ra, các sản phẩm của dự án phải được thẩm định y khoa, hiệu chỉnh để loại bỏ sai sót chuyên môn.
AICOVIDVN đang có kế hoạch kêu gọi đóng góp 10.000 bản thu tiếng ho từ cộng đồng. Trong số này, dự án cần khoảng từ 100 - 500 mẫu bản thu tiếng ho của người nhiễm Covid-19.
Cộng đồng có thể đóng góp nguồn dữ liệu cho dự án bằng cách ghi âm tiếng ho và gửi lên nhóm Zalo theo đường link. |
Dự kiến, đến cuối tháng 8/2021, giải pháp của AICOVIDVN sẽ được chuyển giao cho các cơ quan chức năng thẩm định và nâng cấp. Nhóm nghiên cứu tin rằng, công cụ của họ có thể giúp phát hiện được ca bệnh ở nhiều giai đoạn khác nhau, kể cả khi chưa có triệu chứng.
Bằng biện pháp đó, các cơ quan chức năng có thể tìm ra những người nhiễm Covid-19 trong cộng đồng, nhanh chóng khoanh vùng và giảm tải công việc cho các bác sĩ và đội ngũ tuyến đầu chống dịch.
Nhóm phát triển hy vọng công trình của họ sẽ được kết hợp với những cuộc gọi robocall nhằm tìm người nhiễm Covid-19. Ngoài ra, nhóm phát triển muốn kết nối với các đơn vị xây dựng app để tạo ứng dụng giúp người dân tự kiểm tra tình hình sức khỏe của mình.
Nguồn VnExpress