Die USA werfen Millionen in die KI, um Krankheiten anhand des Klangs Ihrer Stimme zu diagnostizieren

Die US National Institutes of Health (NIH) haben bis zu 14 Millionen US-Dollar an Mitteln bereitgestellt, um das Training von KI-Software zu unterstützen, die die Stimmen von Patienten analysieren kann, um Krankheiten zu diagnostizieren und zu untersuchen.

Zwölf Forschungseinrichtungen angeführt von Die University of South Florida (USF) erhält das Geld in unterschiedlichem Umfang über vier Jahre.

Ihr Ziel wird es sein, auf datenschutzbewusste Weise eine Trainingsdatenbank mit den Stimmen von Menschen zu sammeln, die zum Trainieren von Anwendungen verwendet werden kann, die Ärzte verwenden können, um möglicherweise Krankheiten und neurologische Störungen zu erkennen, indem sie die Sprache einer Person untersuchen.

Das Projekt Voice as a Biomarker of Health wird sich auf Software konzentrieren, die diese fünf Arten von Krankheiten erfassen kann:

„Unser Team hat die fünf Krankheitskategorien auf der Grundlage bestehender Arbeiten zur Sprach-KI ausgewählt, die in den letzten 20 Jahren veröffentlicht wurden“, sagte Yael Bensoussan, Projektleiterin und Assistenzprofessorin an der Abteilung für Hals-Nasen-Ohrenheilkunde der USF Das Register.

Jüngste Fortschritte bei maschinellen Lernalgorithmen zur Analyse von Stimm- und Sprachdaten haben gezeigt, wie Technologien zur Bewertung der körperlichen und geistigen Gesundheit eingesetzt werden können. EIN Studie unter der Leitung von Forschern am MIT zum Beispiel verband Zittern und Zittern beim Sprechen mit Depressionen und Angstzuständen.

Wissenschaftler glauben, dass die Ergebnisse vielversprechend genug sind, dass das Hören und Verarbeiten von Sprach- oder Atemgeräuschen mithilfe von KI eine kostengünstige Methode darstellen könnte, um Krankheiten und Störungen in einem früheren Stadium zu erkennen.

„Stimme ist einer der billigsten Biomarker, die es zu untersuchen gilt“, sagte uns Bensoussan.

„Wenn Sie an Biomarker wie Gentests oder bildgebende Verfahren wie MRTs oder Scans denken, sind sie alle ziemlich ressourcenintensiv und können in gewissem Sinne invasiv sein. CT-Scans verursachen zum Beispiel Strahlung für Patienten. Stimme ist der am einfachsten zu erfassende Biomarker, stellt kein körperliches Risiko für Patienten dar und kann insbesondere mit moderner Technologie in sehr ressourcenarmen Umgebungen erfasst werden.“

Das NIH wird der Initiative Voice as a Biomarker of Health im ersten Jahr 3.8 Millionen US-Dollar zukommen lassen, damit die Teilnehmer eine große, vielfältige Stimmdatenbank aufbauen können, die zusammen mit anderen Daten aus medizinischer Bildgebung und Genomik ausgewertet werden kann. In einer Pilotstudie werden im ersten Jahr Sprachdaten von ausgewählten Patienten im klinischen Umfeld erhoben. 

Die Datenbank wird von Forschern gemeinsam genutzt, um KI-Algorithmen so zu trainieren, dass sie gemeinsame Merkmale in den Stimmen von Patienten erkennen, bei denen bestimmte Krankheiten diagnostiziert wurden. Um sicherzustellen, dass die sensiblen Daten privat und sicher bleiben, werden die Modelle mithilfe von föderiertem Lernen trainiert, das von Owkin unterstützt wird, einem Startup, das sich auf die Unterstützung der biomedizinischen Forschung mithilfe von Software für maschinelles Lernen konzentriert. 

„Federated Learning Technology – ein neuartiges KI-Framework, das es ermöglicht, maschinelle Lernmodelle mit Daten zu trainieren, ohne dass die Daten jemals ihre Quelle verlassen – wird von Owkin in mehreren Forschungszentren eingesetzt, um zu demonstrieren, dass zentrumsübergreifende KI-Forschung durchgeführt werden kann, während die Daten erhalten bleiben Datenschutz und Sicherheit sensibler Sprachdaten“, sagte ein Sprecher des Unternehmens Er reg.

Mehr Geld, bis zu 14 Millionen US-Dollar, kann der Initiative mit Zustimmung des Kongresses gewährt werden.

Voice as a Biomarker of Health ist Teil einer umfassenderen Anstrengung der NIH, die Einführung von KI in Forschung und Entwicklung zu beschleunigen, in der Hoffnung, dass neue Technologien das US-Gesundheitswesen revolutionieren werden. Die medizinische Forschungsorganisation versprochen über einen Zeitraum von vier Jahren bis zu 130 Millionen US-Dollar in zahlreiche Projekte zu investieren, die darauf abzielen, biomedizinische Flaggschiff-Datensätze, universelle Software-Tools und Ressourcen zu erstellen, um Forscher im Gesundheitswesen in KI auszubilden. ®