22:16 22/12/2024
Chính trị
Việc phát hiện COVID-19 không dễ dàng, vì các triệu chứng mà nó gây ra rất khác nhau ở mỗi người. Nếu có những triệu chứng như đau họng, sốt, ho, mất khứơu giác hoặc vị giác, người bệnh sẽ biết rằng mình cần đi kiểm tra sức khỏe. Hiện nay nhiều công ty như Vocalis đang phát triển các giải pháp sàng lọc lâm sàng bằng cách sử dụng công nghệ đơn giản như giọng nói và ứng dụng di động để chẩn đoán xem có ai đó mắc COVID-19 hay không.
Việc sử dụng máy đo thân nhiệt không hiệu quả trong phát hiện COVID-19.
Việc tầm soát virus corona ở người hoặc bất kỳ cá thể nào khá là khó khăn, trừ khi người bệnh trực tiếp đến trung tâm xét nghiệm. Vì vậy, Vocalis đã phát triển một AI xác định đặc điểm giọng nói của những bệnh nhân mắc nhiều bệnh khác nhau mà không cần đến bệnh viện hoặc các cơ sở y tế tại địa phương. Thêm vào đó, các phương pháp sàng lọc như máy đo nhiệt độ không thể phát hiện bệnh nhân chính xác mà chỉ giải quyết vấn đề phát hiện thân nhiệt bất thường. Giải pháp của Vocalis có thể giúp ích trong những tình huống đó.
Vocalis thu thập rất nhiều dữ liệu liên quan đến giọng nói của một người. Ứng dụng này phát triển một công nghệ xác định các đặc điểm của căn bệnh tiềm ẩn dựa trên phân tích giọng nói được thu thập từ mỗi người. Thuật toán được xây dựng sẽ trích xuất 512 đặc điểm từ một mẫu giọng nói và tạo ra hình ảnh - một biểu đồ quang phổ từ đó chẩn đoán các bệnh có thể xảy ra.
Khi đặt mục tiêu giúp phát hiện bệnh sớm và chính xác nhất, nhà phát triển ứng dụng trên đã tổ chức các thử nghiệm lâm sàng để nhận ra loại bản ghi âm giọng nói nào họ cần thu thập nhằm xác định nó và những tín hiệu trong âm thanh mà công ty sẽ cần xác định. Ví dụ, để phát hiện COVID-19, AI cần xác định các đặc điểm của các triệu chứng như sốt, đau đầu và khó thở.
Vocalis đảm bảo rằng AI là ngôn ngữ bất khả tri. Nó yêu cầu bệnh nhân đếm từ 50 đến 70 để huấn luyện thuật toán. Tiến sĩ Shady Hasan, người đồng sáng lập Vocalis, nói rằng điều này là để bảo vệ quyền riêng tư của bệnh nhân và không tiết lộ bất cứ điều gì về danh tính của họ.
Ông nói thêm rằng điều này cũng hỗ trợ họ duy trì tính nhất quán của các mẫu so với tập dữ liệu có các cụm từ. Đổi lại, giúp nhà phát triển xác định các dấu hiệu sinh học về giọng nói liên quan đến một căn bệnh cụ thể một cách dễ dàng.
Bộ dữ liệu đào tạo trước của nhà phát triển ứng dụng bao gồm mẫu của hơn 275.000 người khác nhau bằng nhiều ngôn ngữ khác nhau để giúp ứng dụng có thể truy cập được trên toàn cầu.
Đối với các bước tiếp theo, nhà phát triển muốn có thêm dữ liệu để việc chẩn đoán COVID-19 mạnh mẽ và chính xác hơn. Ngoài ra, họ đang tìm cách thương mại hóa giải pháp và cung cấp giải pháp này cho nhiều khu vực trên thế giới.