Các nhà khoa học Mỹ vừa phát triển một mô hình trí tuệ nhân tạo (AI) có khả năng phân biệt bệnh nhân COVID-19 không có triệu chứng với người khỏe mạnh thông qua bản ghi âm tiếng ho của họ trên điện thoại. Đây được xem là một công cụ sàng lọc tiện lợi cho những người không biết mình bị nhiễm virus và có thể lây bệnh ra cộng đồng.

70.000 mẫu tiếng ho và giọng nói đã được thu thập để phát triển thuật toán AI chẩn đoán bệnh COVID-19. Ảnh: Getty Image

Các nhà nghiên cứu tại Viện Công nghệ Massachusetts (MIT) phát hiện rằng những người không có triệu chứng có thể khác với người khỏe mạnh ở cách họ ho. Sự khác biệt này không thể phân biệt bằng tai người, nhưng trí thông minh nhân tạo thì có thể.

Chẩn đoán dựa vào tiếng ho và giọng nói có hiệu quả? 

Trước khi đại dịch bùng phát, các nhóm nghiên cứu đã huấn luyện các thuật toán trên điện thoại di động ghi lại tiếng ho để chẩn đoán chính xác các bệnh như viêm phổi và hen suyễn. Tương tự, các chuyên gia MIT cũng phát triển mô hình AI giúp phân tích các bản ghi âm tiếng ho cưỡng ép (chủ động tạo ra tiếng ho) để phát hiện các dấu hiệu của bệnh Alzheimer - căn bệnh không chỉ làm suy giảm trí nhớ mà còn suy giảm thần kinh cơ, gồm cả dây thanh âm.

Ðầu tiên, họ “huấn luyện” một thuật toán học sâu, hay mạng nơ-ron, có tên ResNet50 phân biệt âm thanh liên quan đến cường độ mạnh yếu của dây thanh âm. Các nghiên cứu cho thấy chất lượng của âm thanh “mmmm” có thể cho biết dây thanh âm của một người yếu hay mạnh. Tiếp theo, các chuyên gia “dạy” mạng nơ-ron thứ hai phân biệt các trạng thái cảm xúc trong lời nói và phát triển một mô hình nhận biết các cảm xúc - như trung tính, bình tĩnh, vui vẻ và buồn - dựa vào giọng nói. Sau đó, họ đào tạo mạng nơ-ron thứ ba trên cơ sở dữ liệu tiếng ho để phân biệt những thay đổi trong hoạt động của phổi và hô hấp. Cuối cùng, nhóm nghiên cứu kết hợp cả 3 mô hình thành một thuật toán phát hiện sự suy thoái thần kinh cơ ở người mắc bệnh Alzheimer. Nói cách khác, kết hợp cùng nhau, độ mạnh của dây thanh âm, cảm xúc giọng nói, hoạt động của phổi và hô hấp, cùng sự suy thoái cơ là những chỉ dấu sinh học để chẩn đoán bệnh Alzheimer hiệu quả.

Khi đại dịch bùng phát, nhóm nghiên cứu bắt đầu nghĩ đến khả năng ứng dụng mô hình này vào việc chẩn đoán bệnh COVID-19, vì ngày càng có nhiều bằng chứng cho thấy những bệnh nhân nhiễm SARS-CoV-2 có một số triệu chứng suy giảm thần kinh cơ tạm thời.  

Trong báo cáo đăng trên Tạp chí Kỹ thuật Y học và Sinh học IEEE, nhóm nghiên cứu cho biết mô hình AI đầu tiên được “huấn luyện” cách phân biệt những người k  dựa vào tiếng ho qua điện thoại hông có triệu chứng với những người khỏe mạnh dựa trên 70.000 mẫu tiếng ho và giọng nói của các tình nguyện viên. Sau đó, khi được cung cấp mẫu tiếng ho và giọng nói mới, hệ thống đã nhận biết chính xác 98,5% tiếng ho từ người được xác nhận mắc bệnh COVID-19. Ðặc biệt, với các trường hợp không có triệu chứng nhưng đã có kết quả xét nghiệm dương tính với SARS-CoV-2, AI nhận biết chính xác 100%.

Hiện các chuyên gia MIT đang nghiên cứu kết hợp mô hình AI này vào một ứng dụng thân thiện với người dùng, mà nếu được cấp phép và lưu hành trên quy mô lớn, nó sẽ là một công cụ sàng lọc miễn phí, tiện lợi, không xâm lấn để xác định những người nhiễm bệnh mà không có triệu chứng. Theo đó, người dùng có thể đăng nhập hàng ngày, ho vào điện thoại và ngay lập tức nhận được thông báo có thể bị nhiễm hay không, trước khi tiến hành một xét nghiệm chính thức.

Brian Subirana, thành viên nhóm nghiên cứu của MIT, cho rằng: “Việc triển khai có hiệu quả công cụ chẩn đoán này có thể làm giảm sự lây lan của đại dịch nếu mọi người sử dụng nó trước khi đến lớp học, nhà máy hoặc nhà hàng”.

HOÀNG ĐIỂU (Theo ScienceTechDaily, ANI)