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

Từ âm thanh của một cơn ho đến nhịp điệu của hơi thở, những âm thanh cơ thể chúng ta tạo ra chứa đựng nhiều thông tin liên quan đến sức khỏe. Những tín hiệu âm thanh sinh học tinh tế này có thể hoàn toàn thay đổi cách thức 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 mạn tính (COPD). Tại Google, chúng tôi nhận thấy tiềm năng to lớn trong việc sử dụng âm thanh như một chỉ số sức khỏe, đặc biệt khi micro của điện thoại thông minh đã trở nên phổ biến. Đó là lý do chúng tôi đã nghiên cứu sâu về cách AI có thể trích xuất thông tin sức khỏe từ những âm thanh này.

Đầu năm nay, chúng tôi đã triển khai Health Acoustic Representations, hay HeAR, một mô hình nền tảng âm thanh sinh học giúp các nhà nghiên cứu tạo ra các mô hình có khả năng lắng nghe âm thanh của con người và phát hiện các dấu hiệu bệnh sớm. Nhóm Google Research đã huấn luyện HeAR trên một bộ dữ liệu khổng lồ gồm 300 triệu đoạn âm thanh từ một tập dữ liệu đa dạng, đã được khử danh tính. Riêng đối với mô hình ho, chúng tôi đã sử dụng khoảng 100 triệu âm thanh ho.

HeAR được thiết kế để nhận diện các mẫu âm thanh liên quan đến sức khỏe, đặt nền tảng vững chắc cho phân tích âm thanh y tế. Chúng tôi nhận thấy rằng, trung bình, HeAR vượt trội hơn các mô hình khác trong nhiều nhiệm vụ và hoạt động tốt với các loại micro khác nhau, thể hiện khả năng nắm bắt các mẫu âm thanh liên quan đến sức khỏe có ý nghĩa. Hơn nữa, các mô hình được xây dựng với HeAR có thể đạt hiệu suất cao ngay cả khi có ít dữ liệu huấn luyện hơn, điều này rất quan trọng trong lĩnh vực nghiên cứu y tế với dữ liệu hạn chế.

Hiện nay, HeAR đã sẵn sàng cho các nhà nghiên cứu để thúc đẩy phát triển các mô hình âm thanh sinh học tùy chỉnh, ngay cả khi dữ liệu, thiết lập hoặc năng lực tính toán bị giới hạn. Mục tiêu của chúng tôi là thúc đẩy nghiên cứu về các mô hình cho các tình trạng và nhóm cụ thể, bất kể dữ liệu thưa thớt hay chi phí cao.

Salcit Technologies, một công ty sức khỏe hô hấp tại Ấn Độ, đã phát triển Swaasa®, một công cụ AI phân tích âm thanh ho để đánh giá sức khỏe phổi. Họ hiện đang nghiên cứu cách HeAR có thể nâng cao các mô hình AI âm thanh sinh học của mình. Swaasa® bắt đầu bằng việc sử dụng HeAR để cải thiện phát hiện sớm bệnh lao thông qua âm thanh ho.

Bệnh lao có thể điều trị được, nhưng hàng triệu ca bệnh không được chẩn đoán mỗi năm, thường vì mọi người không dễ dàng tiếp cận dịch vụ y tế. Chẩn đoán tốt hơn là chìa khóa để xóa sổ bệnh lao, và AI có thể tạo ra sự khác biệt lớn trong việc phát hiện và làm cho dịch vụ chăm sóc dễ tiếp cận và hợp túi tiền hơn trên toàn cầu. Swaasa® đã sử dụng máy học để phát hiện sớm bệnh, giúp việc đánh giá sức khỏe trở nên dễ tiếp cận, hợp túi tiền và có thể mở rộng mà không cần thiết bị đặc biệt hay địa điểm cụ thể. Với HeAR, họ đang hướng tới mở rộng sàng lọc bệnh lao trên khắp Ấn Độ.

"Mỗi ca bệnh lao bị bỏ sót là một bi kịch; mỗi chẩn đoán muộn là một nỗi đau," Sujay Kakarmath, một quản lý sản phẩm tại Google Research làm việc với HeAR, nói. "Các dấu hiệu sinh học âm thanh có thể thay đổi câu chuyện này. Tôi thực sự biết ơn vai trò mà HeAR có thể đóng trong hành trình này."

Chúng tôi cũng nhận được sự hỗ trợ từ các tổ chức như The StopTB Partnership, một tổ chức do Liên Hợp Quốc bảo trợ, kết nối các chuyên gia về bệnh lao và các cộng đồng bị ảnh hưởng để chấm dứt bệnh lao vào năm 2030.

"Các công cụ như HeAR có thể thúc đẩy phân tích âm thanh dựa trên AI trong sàng lọc và phát hiện bệnh lao, mang lại giải pháp ít tác động, dễ tiếp cận cho những người cần nhất," Zhi Zhen Qin, một chuyên gia sức khỏe số của Stop TB Partnership, nói.

HeAR là một bước tiến lớn trong nghiên cứu sức khỏe âm thanh. Chúng tôi hy vọng sẽ hỗ trợ phát triển các công cụ chẩn đoán và giải pháp theo dõi trong tương lai cho bệnh lao, ngực, phổi và các bệnh khác, đồng thời cải thiện kết quả sức khỏe cho các cộng đồng trên khắp thế giới thông qua nghiên cứu của chúng tôi. Nếu bạn là một nhà nghiên cứu quan tâm đến HeAR, bạn có thể tìm hiểu thêm và yêu cầu quyền truy cập vào API HeAR.