Trang nhà > Công nghệ > Ứng dụng > Dự án AICovidVN và khả năng phát hiện COVID-19 qua tiếng ho
Dự án AICovidVN và khả năng phát hiện COVID-19 qua tiếng ho
Thứ Hai 19, Tháng Bảy 2021, bởi
Trí tuệ nhân tạo (AI) giúp chẩn đoán COVID-19 thông qua tiếng ho là mục tiêu của nhiều dự án đang được gấp rút nghiên cứu và phát triển trên thế giới, trong đó có AICovidVN - một dự án của cộng đồng người Việt. Mọi người - nhất là những cá nhân F0, F1, F2, F3 - đều có thể đóng góp tiếng ho của mình vào cơ sở dữ liệu AICovidVN qua Zalo hoặc Messenger.
Trong bối cảnh dịch bệnh COVID-19 bùng phát tại Việt Nam, một nhóm các nhà khoa học gồm Tiến sĩ Vũ Xuân Sơn (Đại học Umea-Thụy Điển), TS Vũ Hữu Tiệp (kỹ sư Machine Learning tại Google), TS Harry Nguyen (Đại học Glassgow-Anh)... đã bắt tay triển khai dự án mang tên AICovidVN với mục tiêu dùng AI phân tích tiếng ho.
Nếu ý tưởng này thành công, chúng ta sẽ có một giải pháp sàng lọc COVID-19 với chi phí thấp, có thể triển khai trên diện rộng một cách nhanh chóng để giảm tải áp lực cho hoạt động lấy mẫu xét nghiệm hàng loạt như hiện nay. Trước đó, Thành phố Hồ Chí Minh đã triển khai Robocall là một hệ thống AI tự động gọi đến số điện thoại của người dân, hỏi thăm tình hình sức khỏe và sàng lọc người có nguy cơ dương tính thông qua các triệu chứng.
Lời kêu gọi
Dự án AICovidVN đang kêu gọi người Việt Nam thu thập tiếng ho của họ bằng điện thoại hoặc các thiết bị ghi âm và gửi về cơ sở dữ liệu. Mọi người dân Việt Nam, đặc biệt là các đối tượng F0, F1, F2, F3 có thể thu âm mẫu tiếng ho, sau đó gửi file vào:
- Nhóm Zalo qua cổng tiếp nhận dữ liệu: bit.ly/dulieutiengho, hoặc
- Messenger của trang thông tin dự án: m.me/aicovn
Dưới đây sẽ hướng dẫn cách gửi tiếng ho đến cộng đồng AICovidVN. Việc ghi âm qua điện thoại (FaceBook và Zalo) về mặt kỹ thuật là vẫn đảm bảo được chất lượng âm thanh tối thiểu để có thể phân tích, miễn là người thu âm thực hiện ở trong môi trường yên tĩnh, ít tiếng ồn.
Cách gửi tiếng ho đến AICovidVN
1. Hướng dẫn nhanh
Mở ứng dụng Zalo trên điện thoại > Nhấn vào biểu tượng quét mã QR phía trên góc phải màn hình > Quét mã có trên màn hình > Tham gia nhóm Zalo “AICovid Góp tiếng ho” > Nhấn vào biểu tượng thu âm là chiếc Mic phía dưới góc phải màn hình > Nói "Tôi tin mình là F..." > Ho 4-5 tiếng > Nhấn Send để gửi file âm thanh.
2. Hướng dẫn chi tiết
- Bước 1: Mở ứng dụng Zalo trên điện thoại.
- Bước 2: Nhấn vào biểu tượng quét mã QR phía trên góc phải màn hình.
- Bước 3: Thực hiện quét mã QR dưới đây hoặc truy cập nhanh vào đường link nhóm Zalo AICovid Góp tiếng ho.
- Bước 4: Trong giao diện nhóm Zalo bạn nhấn vào biểu tượng thu âm là chiếc Mic phía dưới góc phải màn hình.
- Bước 5: Tiếp tục nhấn giữ vào biểu tượng thu âm.
- Bước 6: Tại đây bạn hãy nói “Tôi tin mình là F...”. Nếu không rõ bạn là F mấy thì bỏ qua, sau đó ho 4-5 tiếng. Nhấn Send để gửi file âm thanh.
- Bước 7: Tiếp tục bạn có thể cung cấp thêm một số thông tin để hệ thống có được thông tin và phát triển công nghệ một cách chính xác hơn như: “Tôi là người khỏe mạnh”; hoặc “Tôi là F1, F2, F3 đang được cách ly”. Nhấn Send để gửi file âm thanh.
MIT Open Voice
Tiếng ho là một biểu hiện lâm sàng có thể tiết lộ nhiều thông tin bệnh tật, từ tình trạng của dây thanh âm, sự hiện diện của chất dịch trong đường hô hấp, tổn thương phổi nếu có, cho tới trạng thái và cảm xúc của người bệnh. Đó là lý do tại sao các bác sĩ có thể thông qua tiếng ho của bệnh nhân để phân biệt nhiều tình trạng bệnh khác nhau như ho khan, ho có đờm, viêm họng....
Theo công trình nghiên cứu MIT Open Voice - dự án đầu tiên được công bố hồi tháng 1/2021, một nhóm các nhà khoa học tại Học viện Công nghệ Massachusetts (MIT, Hoa Kỳ) cho biết có thể sử dụng trí tuệ nhân tạo để tìm ra người mắc COVID-19 bằng tiếng ho. Điều này được thực hiện thông qua việc dạy trí tuệ nhân tạo học bằng cách “nghe” hàng nghìn mẫu tiếng ho của người nhiễm và không nhiễm COVID-19.
Các nhà khoa học ở MIT đã thu thập khoảng 2.500 mẫu tiếng ho của bệnh nhân COVID-19 và hơn 2.500 mẫu tiếng ho của những người khác. Kết quả nghiên cứu đăng trên tạp chí IEEE Journal of Engineering in Medicine and Biology vào tháng 9/2020 cho thấy MIT Open Voice đã chẩn đoán chính xác COVID-19 với độ nhạy 98,5%, độ đặc hiệu 94,2%. Hệ thống trí tuệ nhân tạo này thậm chí còn có thể nhận diện được những bệnh nhân COVID-19 không có triệu chứng.
Hệ thống trí tuệ nhân tạo sẽ nhận biết các đặc điểm chung trong tiếng ho của người bị tổn thương phổi, từ đó tìm ra người nhiễm COVID-19. Những đặc điểm này bao gồm các tín hiệu mà tai người bình thường khi nghe không thể phân biệt được. Giải pháp MIT Open Voice sau đó đã được đăng ký với Cục quản lý Thực phẩm và Dược phẩm Hoa Kỳ (FDA) và đang chờ thẩm định, cấp phép để đưa vào sử dụng.
Các dự án tương tự
Ngoài MIT Open Voice và AICovidVN còn có nhiều nhóm nghiên cứu trí tuệ nhân tạo khác trên thế giới cũng đang xây dựng các hệ thống AI nhận diện COVID-19 thông qua tiếng ho. Nổi bật là 2 nhóm sau:
- COVID-19 Sounds: Một nhóm các nhà khoa học tại Đại học Cambridge đã phát hành một ứng dụng thu thập tiếng ho, giọng nói và cả hơi thở của hơn 30.000 người để đào tạo 10 thuật toán học sâu giúp họ nhận diện bệnh nhân COVID-19.
- DiCOVA: Tại Châu Âu, một nhóm các kỹ sư đến từ Đại học Augsburg (Đức) và Đại học Imperial College London (Anh) đang phát triển một hệ thống AI có thể phát hiện COVID-19 qua tiếng ho trong dự án gọi là DiCOVA.
Về dự án AICovidVN
Theo anh Nguyễn Đinh Mậu - phụ trách nhóm xử lý dữ liệu của dự án AICovidVN - đây là một dự án tình nguyện do hơn 200 kỹ sư, nhà nghiên cứu và những người có chuyên môn về công nghệ AI lập nên. Mục đích của dự án là cố gắng tạo ra một mô hình AI có khả năng tiền chẩn đoán xác suất nhiễm COVID-19 của một người thông qua tiếng ho, tiếng thở và các thông tin dịch tễ khác.
Ông Lê Hưng - điều phối viên dự án, cho biết nhóm nghiên cứu sẽ tận dụng các kết quả từng được công bố của các nhà khoa học tại Học viện Công nghệ Massachusetts (MIT, Mỹ). Theo đó, khác với tiếng ho của người thường, tiếng ho của người mắc COVID-19 có thể được phát hiện ra thông qua 4 dấu ấn sinh học.
Các dấu ấn này bao gồm sự loạn dưỡng cơ bắp, thoái hóa, nhão cơ (Muscular degradation), sự thay đổi về âm thanh được phát ra từ dây thanh quản (Changes in vocal cords), sự thay đổi về sự diễn cảm/biểu đạt trạng thái cảm xúc (Changes in sentiment/mood) và sự thay đổi về âm thanh từ phổi cùng đường hô hấp (Changes in the lungs and respiratory tract).
Để tìm ra người mắc COVID-19, nhóm nghiên cứu Việt Nam sẽ sử dụng thuật toán AI để phân tích hàng ngàn mẫu tiếng ho của người dương tính với COVID-19. Ngoài ra, còn cả hàng ngàn mẫu ho của người không bị bệnh hay bị các bệnh gây tổn thương phổi khác. Hệ thống sẽ tự động nhận diện các đặc điểm tổn thương chỉ do COVID-19 gây ra. Đó là những dấu hiệu thương tổn mà tai người không thể phát hiện được. Đây là sức mạnh của công nghệ AI.
Trong số các công trình nghiên cứu thế giới, giải pháp của dự án AICovidVN đã đạt độ chính xác lên tới 91% trong việc nhận biết tiếng ho để tìm người nhiễm COVID-19. AICovidVN đang lập kế hoạch để sử dụng kho dữ liệu tiếng ho của người Việt, giúp nâng khả năng chẩn đoán chính xác lên mức 95-97%.
Dự án AICovidVN đã tiếp cận được 1.700 mẫu ghi âm tiếng ho của người nhiễm COVID-19 tại Thụy Sĩ và Ấn Độ. Ngoài ra, còn có thêm dữ liệu tiếng ho của một số nguồn dữ liệu mở khác. Tính đến tháng 6/2021, dự án đã xử lý làm sạch và gắn nhãn được 7.000 mẫu dữ liệu.
Tuy nhiên, để kiểm tra và tiếp tục đào tạo hệ thống AI của mình với bệnh nhân COVID-19 tại Việt Nam, dự án sẽ cần tới 10.000 mẫu tiếng ho, trong đó ít nhất có 100-500 mẫu của các bệnh nhân dương tính với COVID-19. Hiện nay thách thức lớn nhất của dự án là tìm được những cá nhân F0, F1 cùng tham gia đóng góp.
Theo đội ngũ nghiên cứu dự án, giải pháp của họ sẽ giúp phân loại, tìm ra người nhiễm COVID-19 nhanh chóng và không cần xét nghiệm. Cách làm này cũng giúp hạn chế nguy cơ lây nhiễm chéo tại khu vực xét nghiệm khi phải tập trung đông người.
AICovidVN cho biết họ cũng sẵn sàng hợp tác chuyển giao công nghệ cho các tổ chức, doanh nghiệp có nhu cầu phát triển ứng dụng y tế, để đưa ứng dụng trí tuệ nhân tạo này vào sử dụng chính thức và lâu dài. Dự kiến, đến cuối tháng 8/2021, giải pháp này sẽ được chuyển giao cho các cơ quan chức năng thẩm định và nâng cấp.
Nhóm nghiên cứu tin rằng công cụ của họ có thể giúp phát hiện được ca bệnh ở nhiều giai đoạn khác nhau, kể cả khi chưa có triệu chứng. Bằng biện pháp đó, các cơ quan chức năng có thể tìm ra những người nhiễm COVID-19 trong cộng đồng, nhanh chóng khoanh vùng và giảm tải công việc cho các bác sĩ và đội ngũ tuyến đầu chống dịch.
Nếu thành công, AICovidVN sẽ chuyển giao hệ thống AI của mình cho Ban Chỉ đạo Quốc gia Phòng chống COVID-19 để hỗ trợ sàng lọc nhanh dịch bệnh trên diện rộng, có thể thông qua các hệ thống Callbot hay cuộc gọi tự động.