Đột phá y học: Chẩn đoán bệnh ho bằng công nghệ học máy

Mới đây, các nhà khoa học của Google đã tiết lộ một phát hiện đột phá khi những âm thanh hàng ngày như tiếng ho có thể chứa những tín hiệu quý giá giúp theo dõi sức khỏe và bệnh tật. Tuy nhiên, những tín hiệu này chưa được khám phá đầy đủ trong cộng đồng học máy y tế.

Để khắc phục điều này, nhóm nghiên cứu đã phát triển HeAR (Đại diện âm thanh sức khỏe), một hệ thống học sâu dựa trên học tập tự giám sát, có thể mở rộng bằng cách sử dụng bộ mã hóa tự động đeo mặt nạ. Hệ thống này đã được đào tạo trên một tập dữ liệu lớn gồm 313 triệu clip âm thanh dài hai giây.

Nhóm nghiên cứu viết: “Chúng tôi thiết lập HeAR như một mô hình âm thanh sức khỏe hiện đại dựa trên tiêu chuẩn của 33 âm thanh sức khỏe trên 6 bộ dữ liệu”.

Yael Bensoussan, một bác sĩ chuyên khoa thanh quản tại Đại học Nam Florida ở Tampa, nói với Nature: “Nhược điểm của việc áp dụng nhiều phương pháp học tập có giám sát trong y học là sự hạn chế các tập dữ liệu mà bạn có thể sử dụng, vì hiện tại thiếu các tập dữ liệu được chú thích”. Phát hiện mới này của Google có thể mở ra một hướng đi mới cho ngành y tế, giúp khai thác tối đa tiềm năng của dữ liệu âm thanh trong việc theo dõi sức khỏe và bệnh tật.

Cách thức hoạt động

Qua quy trình tự động, nhóm nghiên cứu đã trích xuất hơn 300 triệu đoạn âm thanh ngắn về ho, thở và hắng giọng từ các video YouTube công khai. Mỗi clip âm thanh sau đó được chuyển đổi thành dạng biểu diễn trực quan của âm thanh, được gọi là biểu đồ phổ. Để giúp mô hình học cách dự đoán phần còn thiếu, nhóm đã chặn các đoạn của biểu đồ phổ, góp phần vào khả năng thích ứng của mô hình.

Mô hình HeAR đã được điều chỉnh để phát hiện COVID-19 và bệnh lao, đồng thời bao gồm các đặc điểm như liệu người đó có hút thuốc hay không. Hiệu suất của mô hình HeAR trong việc phát hiện COVID-19 đạt điểm 0,645 và 0,710, tùy thuộc vào tập dữ liệu được sử dụng. Điều này cho thấy hiệu suất của nó trên thang điểm trong đó 0,5 thể hiện dự đoán ngẫu nhiên và 1 thể hiện độ chính xác hoàn hảo. Khi phát hiện bệnh lao, mô hình đạt điểm 0,739. Phát hiện mới này của Google mở ra hướng đi mới trong việc sử dụng học máy để theo dõi sức khỏe và phát hiện bệnh tật qua âm thanh.

Thử nghiệm trong đại dịch COVID-19

Cách đây 4 năm, các nhà khoa học đã công bố một công cụ chẩn đoán sơ bộ dựa trên AI cho COVID-19, có tên là AI4Covid-19, bằng cách sử dụng âm thanh ho thông qua ứng dụng di động. Công cụ này được lấy cảm hứng từ các nghiên cứu độc lập trước đây cho thấy ho là phương tiện thử nghiệm tốt để chẩn đoán nhiều loại bệnh về đường hô hấp bằng AI.

Ali Imran, một trong những tác giả của nghiên cứu và là kỹ sư tại Đại học Oklahoma ở Tulsa, người cũng dẫn đầu việc phát triển AI4Covid-19, cho biết nhóm của ông có kế hoạch xin phê duyệt từ Cục Quản lý Thực phẩm và Dược phẩm Hoa Kỳ (FDA) để ứng dụng cuối cùng có thể được tung ra thị trường. Ông hiện đang tìm kiếm nguồn tài trợ để tiến hành các thử nghiệm lâm sàng cần thiết.

Hiện tại, không có công cụ nào được FDA phê chuẩn để cung cấp chẩn đoán thông qua âm thanh. Tuy nhiên, các nhà khoa học hy vọng công việc của họ sẽ tăng tốc việc phát triển trong lĩnh vực âm thanh sức khỏe. Sujay Kakarmath, giám đốc sản phẩm của Google ở Thành phố New York, người làm việc trong dự án, cho biết thêm: “Mục tiêu của chúng tôi trong khuôn khổ Google Research là thúc đẩy sự đổi mới trong lĩnh vực còn non trẻ này".