Google đang đào tạo AI khai thác "âm sinh học" nhằm phát hiện dấu hiệu bệnh tật

Theo các báo cáo gần đây cho thấy, gã khổng lồ công nghệ đang xây dựng một mô hình AI sử dụng tín hiệu âm thanh để "dự đoán các dấu hiệu ban đầu của bệnh". Ở những nơi khó tiếp cận dịch vụ chăm sóc sức khỏe chất lượng cao, công nghệ này có thể đóng vai trò thay thế, nơi người dùng chỉ cần đưa micrô trên điện thoại thông minh đến gần, AI sẽ đo đạc các chỉ số âm thanh liên quan và đưa ra những lời khuyên kịp thời về sức khỏe.

Mô hình AI dựa trên âm sinh học của Google được gọi là HeAR (Heath Acoustic Representations). Nó được đào tạo trên 300 triệu mẫu âm thanh dài hai giây bao gồm tiếng ho, tiếng khịt mũi, tiếng hắt hơi và kiểu thở. Các đoạn âm thanh này được lấy từ nội dung không có bản quyền, có sẵn công khai từ các nền tảng như YouTube.

Một ví dụ về nội dung như vậy là video ghi lại âm thanh của bệnh nhân tại một bệnh viện ở Zambia, nơi những người bị bệnh đến để sàng lọc bệnh lao. Trên thực tế, HeAR đã được đào tạo về 100 triệu âm thanh ho giúp phát hiện bệnh lao.

Theo Bloomberg, âm sinh học có thể cung cấp "manh mối gần như không thể nhận thấy" có thể tiết lộ các dấu hiệu bệnh tật tinh tế giúp các chuyên gia y tế chẩn đoán bệnh nhân. Thêm vào đó, mô hình AI có thể phát hiện những khác biệt nhỏ trong kiểu ho của bệnh nhân, cho phép phát hiện các dấu hiệu sớm về sự cải thiện hoặc xấu đi của bệnh.

Google đang hợp tác với Salcit Technologies, một công ty khởi nghiệp về chăm sóc sức khỏe AI có trụ sở tại Ấn Độ. Salcit có mô hình AI riêng có tên là Swaasa (có nghĩa là "hơi thở" trong tiếng Phạn) — và đối tác đến từ Ấn Độ này đang sử dụng Swaasa để giúp HeAR cải thiện độ chính xác của nó trong việc sàng lọc bệnh lao và sức khỏe phổi.

Swaasa cung cấp một ứng dụng di động cho phép người dùng gửi mẫu ho trong 10 giây. Theo người đồng sáng lập Salcit, Manmohan Jain, ứng dụng có thể xác định xem một cá nhân có mắc bệnh hay không với tỷ lệ chính xác là 94%.

Xét nghiệm thính giác có giá 2,40 USD. Rẻ hơn nhiều so với xét nghiệm đo chức năng hô hấp, có giá khoảng 35 USD tại một phòng khám ở Ấn Độ.

Tuy nhiên, HeAR không phải là không có thách thức. Ví dụ, Google và Salcit vẫn đang cố gắng giải quyết vấn đề với người dùng gửi mẫu âm thanh có quá nhiều tiếng ồn nền.

Trong một dự án âm sinh học khác, Google đang nghiên cứu một mô hình dựa trên siêu âm để phát hiện sớm ung thư vú tại Bệnh viện Chang Gung Memorial ở Đài Loan. AI hỗ trợ phát hiện tổn thương và Google đặt mục tiêu triển khai trên toàn cầu, cung cấp dịch vụ sàng lọc ung thư vú miễn phí cho những nhóm dân số không đủ khả năng chi trả cho chụp nhũ ảnh tốn kém.

Không có mô hình nào của Google gần đạt đến mức thương mại hóa. Nhưng các hệ thống AI tạo ra dựa trên âm thanh có thể mở rộng việc phát hiện bệnh sớm, giúp sàng lọc dễ tiếp cận, giá cả phải chăng và có thể mở rộng quy mô. Ubenwa có trụ sở tại Montreal đã xây dựng một mô hình nền tảng cho tiếng khóc của trẻ sơ sinh và diễn giải nhu cầu, sức khỏe của trẻ sơ sinh bằng cách phân tích các dấu hiệu sinh học trong tiếng khóc của trẻ. Những chuyên gia của Google cũng đang nghiên cứu các công cụ AI có thể phát hiện chứng tự kỷ dựa trên tiếng "ồ", "aah" và tiếng "ọc ọc". Giọng nói và âm thanh đang từng bước trở thành những dấu hiệu mới khi mà AI ngày càng tiến sâu vào lĩnh vực y tế.