Mô hình AI hỗ trợ phát hiện bệnh thông qua phân tích ho

Từ âm thanh của tiếng ho đến nhịp thở của chúng ta, những tiếng ồn mà cơ thể chúng ta tạo ra có rất nhiều thông tin liên quan đến sức khỏe. Các tín hiệu sinh học tinh tế này hoàn toàn có thể thay đổi trò chơi trong sàng lọc, chẩn đoán, theo dõi và quản lý các vấn đề sức khỏe khác nhau, như bệnh lao (TB) hoặc bệnh phổi tắc nghẽn mãn tính (COPD). Tại Google, chúng tôi thấy tiềm năng rất lớn trong việc sử dụng âm thanh làm chỉ số sức khỏe, đặc biệt là vì mics điện thoại thông minh rất phổ biến. Đó là lý do tại sao chúng tôi đã đi sâu vào cách AI có thể thu hút những hiểu biết về sức khỏe từ những âm thanh này.

Đầu năm nay, chúng tôi đã triển khai các biểu diễn âm thanh sức khỏe, hoặc nghe, một mô hình nền tảng sinh học giúp các nhà nghiên cứu tạo ra các mô hình có khả năng nghe âm thanh của con người và phát hiện ra các dấu hiệu bệnh sớm. Nhóm nghiên cứu của Google đã được đào tạo Hear trên 300 triệu clip âm thanh từ một bộ dữ liệu đa dạng, được xác định. Đối với mô hình ho đặc biệt, chúng tôi đã sử dụng khoảng 100 triệu âm ho.

Nghe được thiết kế để chọn các mẫu trong các âm thanh liên quan đến sức khỏe, đặt nền tảng vững chắc để phân tích âm thanh y tế. Chúng tôi đã phát hiện ra rằng, trung bình, nghe vượt trội so với các mô hình khác trên một loạt các nhiệm vụ và rất tuyệt vời khi làm việc với các micrô khác nhau, cho thấy sở trường của nó để nắm bắt các mẫu âm thanh liên quan đến sức khỏe có ý nghĩa. Thêm vào đó, các mô hình được xây dựng với Hear có thể đạt được hiệu suất cao ngay cả với dữ liệu đào tạo ít hơn, đây là một vấn đề lớn trong thế giới giới hạn dữ liệu của nghiên cứu chăm sóc sức khỏe.

Bây giờ, nghe có sẵn cho các nhà nghiên cứu để tăng tốc độ phát triển của các mô hình tính sinh học tùy chỉnh, ngay cả khi dữ liệu, thiết lập hoặc sức mạnh tính toán bị hạn chế. Mục đích của chúng tôi là tăng cường nghiên cứu về các mô hình cho các điều kiện và nhóm cụ thể, bất kể dữ liệu thưa thớt đến mức nào hoặc chi phí cao đến mức nào.

Salcit Technologies, một công ty y tế hô hấp có trụ sở tại Ấn Độ, đã phát triển SWAASA®, một công cụ chạy bằng AI để phân tích âm thanh ho để đánh giá sức khỏe phổi. Bây giờ họ đang xem xét cách nghe có thể tăng cường các mô hình AI sinh học của họ. Swaasa® đang bắt đầu bằng cách sử dụng Hear để cải thiện việc phát hiện bệnh lao sớm thông qua âm thanh ho.

TB có thể điều trị được, nhưng hàng triệu trường hợp không được chẩn đoán mỗi năm, thường là vì mọi người không thể dễ dàng tiếp cận chăm sóc sức khỏe. Chẩn đoán tốt hơn là chìa khóa để quét sạch lao, và AI có thể tạo ra sự khác biệt lớn trong việc phát hiện và làm cho việc chăm sóc dễ tiếp cận hơn và giá cả phải chăng trên toàn thế giới. Swaasa® đã sử dụng máy học để bắt các bệnh sớm, làm cho các đánh giá sức khỏe dễ tiếp cận hơn, giá cả phải chăng và có thể mở rộng mà không cần thiết bị đặc biệt hoặc một địa điểm cụ thể. Với nghe, họ đang tìm cách mở rộng sàng lọc TB trên khắp Ấn Độ.

Sujay Kakarmath, một người quản lý sản phẩm tại Google Research, cho biết: "Mỗi trường hợp bệnh lao bị bỏ lỡ là một thảm kịch; Mỗi chẩn đoán muộn, một sự đau lòng". "Các dấu ấn sinh học âm thanh có thể thay đổi câu chuyện này. Tôi thực sự biết ơn vì phần nghe có thể chơi trong hành trình này."

Chúng tôi cũng nhận được sự hỗ trợ từ các nhóm như STOPTB Partnership, một tổ chức không được tổ chức kết nối các chuyên gia bệnh lao và các cộng đồng bị ảnh hưởng sẽ kết thúc bệnh lao vào năm 2030.

"Các công cụ như Hear có thể thúc đẩy phân tích âm thanh do AI chạy về phía trước trong sàng lọc và phát hiện TB, cung cấp một giải pháp có tác động thấp, có thể truy cập cho những người cần nó nhất", Zhi Zhen Qin, một chuyên gia về sức khỏe kỹ thuật số với quan hệ đối tác TB.

Nghe này là một bước tiến lớn trong nghiên cứu sức khỏe âm thanh. Chúng tôi hy vọng sẽ giúp phát triển các công cụ chẩn đoán và giám sát các giải pháp giám sát cho bệnh lao, ngực, phổi và các bệnh khác và cải thiện kết quả sức khỏe cho các cộng đồng ở khắp mọi nơi thông qua nghiên cứu của chúng tôi. Nếu bạn là một nhà nghiên cứu quan tâm đến nghe, bạn có thể tìm hiểu thêm và yêu cầu truy cập vào API nghe.