USA loobib tehisintellektile miljoneid, et teie hääle järgi haigusi diagnoosida

USA riiklikud terviseinstituudid (NIH) on eraldanud kuni 14 miljonit dollarit, et toetada tehisintellekti tarkvara koolitust, mis suudab analüüsida patsientide hääli haiguste diagnoosimiseks ja uurimiseks.

Kaksteist teadusasutust eesotsas Lõuna-Florida Ülikool (USF) saab raha erineval määral nelja aasta jooksul.

Nende eesmärk on koguda privaatsust arvestaval viisil inimeste häälte koolitusandmebaas, mida saab kasutada selliste rakenduste koolitamiseks, mida arstid saavad inimese kõnet uurides potentsiaalselt tuvastada haigusi ja neuroloogilisi häireid.

Projekt Voice as a Biomarker of Health keskendub tarkvarale, mis suudab tuvastada neid viit tüüpi haigusi:

"Meie meeskond valis viis haiguste kategooriat olemasoleva hääl-AI-ga seotud töö põhjal, mis on avaldatud viimase 20 aasta jooksul," ütles USF-i kõrva-nina-kurguhaiguste osakonna projektijuht ja dotsent Yael Bensoussan. Register.

Hiljutised edusammud hääle- ja kõneandmete analüüsimiseks kasutatavate masinõppe algoritmide vallas on näidanud, kuidas tehnoloogiaid saab kasutada füüsilise ja vaimse tervise hindamiseks. A õppima MIT-i teadlaste juhtimisel seostasid näiteks värinad ja värinad kõnes depressiooni ja ärevusega.

Akadeemikud usuvad, et tulemused on piisavalt paljulubavad, et kõne- või hingamisheli kuulamine ja töötlemine tehisintellekti abil võib olla odav meetod haiguste ja häirete tuvastamiseks varasemas staadiumis.

"Hääl on üks odavamaid biomarkereid, mida uurida," ütles Bensoussan.

"Kui mõelda biomarkeritele, nagu geneetiline testimine või pildistamine, nagu MRI või skaneeringud, on need kõik üsna ressursimahukad ja võivad teatud mõttes olla invasiivsed. CT-skaneeringud põhjustavad näiteks patsientidele kiiritust. Hääl on kõige hõlpsamini kogutav biomarker, see ei põhjusta patsientidele füüsilist riski ja seda saab koguda väga vähese ressursi tingimustes, eriti kaasaegse tehnoloogiaga.

NIH annab esimesel aastal 3.8 miljonit dollarit algatusele Voice as a Biomarker of Health, et osalejad saaksid luua suure mitmekesise hääleandmebaasi, mida saab hinnata koos muude meditsiinilise pildistamise ja genoomikast kogutud andmetega. Esimese aasta pilootuuringu käigus salvestatakse valitud patsientide kõneandmed kliinilistes tingimustes. 

Andmebaasi jagatakse teadlaste vahel, et koolitada tehisintellekti algoritme, et tuvastada ühiseid jooni konkreetsete haigustega diagnoositud patsientide hääles. Tundlike andmete privaatsuse ja turvalisuse tagamiseks koolitatakse mudeleid ühendatud õppe abil, mida toetab Owkin, idufirma, mis keskendub masinõppetarkvara abil biomeditsiiniliste uuringute abistamisele. 

„Owkin rakendab liitõppetehnoloogiat – uudset tehisintellekti raamistikku, mis võimaldab masinõppemudeleid andmete põhjal koolitada, ilma et andmed kunagi allikast lahkuksid –, et Owkin juurutab mitmes uurimiskeskuses, et näidata, et keskustevahelisi tehisintellektiuuringuid saab läbi viia, säilitades samal ajal tundlike kõneandmete privaatsus ja turvalisus," ütles ettevõtet esindav pressiesindaja Reg.

Kongressi heakskiidul võidakse algatuseks anda rohkem raha, kuni 14 miljonit dollarit.

Hääl kui tervise biomarker on osa NIH laiematest jõupingutustest kiirendada tehisintellekti kasutuselevõttu teadus- ja arendustegevuses, lootuses, et uued tehnoloogiad muudavad USA tervishoidu. Meditsiiniuuringute org lubas investeerida nelja aasta jooksul kuni 130 miljonit dollarit arvukatesse projektidesse, mille eesmärk on luua lipulaevad biomeditsiinilised andmekogumid, universaalsed tarkvaratööriistad ja vahendid, et koolitada tervishoiuteadlasi tehisintellekti alal. ®