आपकी आवाज़ की आवाज़ से बीमारियों का निदान करने के लिए US ने AI पर लाखों फेंके

यूएस नेशनल इंस्टीट्यूट ऑफ हेल्थ (एनआईएच) ने एआई सॉफ्टवेयर के प्रशिक्षण का समर्थन करने के लिए $14 मिलियन की धनराशि निर्धारित की है जो बीमारी के निदान और अध्ययन के लिए मरीजों की आवाज का विश्लेषण कर सकती है।

बारह शोध संस्थान के नेतृत्व में दक्षिण फ्लोरिडा विश्वविद्यालय (यूएसएफ) चार वर्षों में अलग-अलग डिग्री के लिए धन प्राप्त करेगा।

उनका लक्ष्य, गोपनीयता के प्रति जागरूक तरीके से, लोगों की आवाज़ों का एक प्रशिक्षण डेटाबेस एकत्र करना होगा, जिसका उपयोग उन अनुप्रयोगों को प्रशिक्षित करने के लिए किया जा सकता है जिनका उपयोग डॉक्टर किसी व्यक्ति के भाषण की जांच करके बीमारियों और तंत्रिका संबंधी विकारों का संभावित रूप से पता लगाने के लिए कर सकते हैं।

स्वास्थ्य परियोजना के बायोमार्कर के रूप में वॉयस सॉफ्टवेयर पर ध्यान केंद्रित करेगा जो इन पांच प्रकार की बीमारियों को उठा सकता है:

यूएसएफ के ओटोलरींगोलॉजी विभाग के प्रोजेक्ट लीडर और सहायक प्रोफेसर येल बेन्सौसन ने कहा, "हमारी टीम ने पिछले 20 वर्षों में प्रकाशित वॉयस एआई में मौजूदा काम के आधार पर बीमारियों की पांच श्रेणियों को चुना है।" रजिस्टर.

आवाज और भाषण डेटा का विश्लेषण करने के लिए मशीन लर्निंग एल्गोरिदम में हाल की प्रगति ने दिखाया है कि शारीरिक और मानसिक स्वास्थ्य का आकलन करने के लिए तकनीकों का उपयोग कैसे किया जा सकता है। ए अध्ययन एमआईटी के शोधकर्ताओं के नेतृत्व में, उदाहरण के लिए, अवसाद और चिंता के लिए भाषण में जुड़े झटके और झटके।

शिक्षाविदों का मानना ​​​​है कि परिणाम पर्याप्त रूप से आशाजनक हैं कि एआई का उपयोग करके भाषण या श्वास की आवाज़ को सुनना और संसाधित करना पहले चरण में बीमारियों और विकारों का पता लगाने के लिए एक कम लागत वाली विधि प्रदान कर सकता है।

"आवाज अध्ययन करने के लिए सबसे सस्ते जैव-मार्करों में से एक है," बेंसौसन ने हमें बताया।

"जब आप बायोमार्कर जैसे आनुवंशिक परीक्षण या एमआरआई या स्कैन जैसे इमेजिंग के बारे में सोचते हैं, तो वे सभी काफी संसाधन-गहन होते हैं और एक अर्थ में आक्रामक हो सकते हैं। उदाहरण के लिए, सीटी स्कैन रोगियों के लिए विकिरण का कारण बनता है। आवाज एकत्र करने के लिए सबसे आसान बायोमार्कर है, इससे रोगियों को कोई शारीरिक जोखिम नहीं होता है, और विशेष रूप से आधुनिक तकनीक के साथ बहुत कम संसाधन सेटिंग्स में एकत्र किया जा सकता है।"

एनआईएच पहले वर्ष में वॉयस को बायोमार्कर ऑफ हेल्थ पहल के रूप में 3.8 मिलियन डॉलर देगा, ताकि प्रतिभागियों को एक बड़े, विविध वॉयस डेटाबेस का निर्माण किया जा सके, जिसका मूल्यांकन मेडिकल इमेजिंग और जीनोमिक्स से एकत्र किए गए अन्य डेटा के साथ किया जा सके। पहले वर्ष में एक पायलट अध्ययन में नैदानिक ​​​​सेटिंग्स में चयनित रोगियों से भाषण डेटा दर्ज किया जाएगा। 

विशिष्ट रोगों के निदान वाले रोगियों की आवाज़ में सामान्य विशेषताओं को पहचानने के लिए एआई एल्गोरिदम को प्रशिक्षित करने के लिए डेटाबेस को शोधकर्ताओं के बीच साझा किया जाएगा। यह सुनिश्चित करने के लिए कि संवेदनशील डेटा को निजी और सुरक्षित रखा जाता है, मॉडल को ओकिन द्वारा समर्थित फ़ेडरेटेड लर्निंग का उपयोग करके प्रशिक्षित किया जाएगा, जो मशीन लर्निंग सॉफ़्टवेयर का उपयोग करके बायोमेडिकल अनुसंधान की सहायता करने पर केंद्रित स्टार्टअप है। 

"फेडरेटेड लर्निंग टेक्नोलॉजी - एक उपन्यास एआई फ्रेमवर्क जो मशीन लर्निंग मॉडल को डेटा पर अपने स्रोत को छोड़े बिना डेटा पर प्रशिक्षित करने की अनुमति देता है - ओकिन द्वारा कई शोध केंद्रों में तैनात किया जाएगा ताकि यह प्रदर्शित किया जा सके कि क्रॉस-सेंटर एआई शोध को संरक्षित करते हुए आयोजित किया जा सकता है संवेदनशील आवाज डेटा की गोपनीयता और सुरक्षा, ”कंपनी का प्रतिनिधित्व करने वाले एक प्रवक्ता ने बताया एल रजि.

कांग्रेस की मंजूरी के साथ पहल के लिए और अधिक पैसा, जितना कि $ 14 मिलियन दिया जा सकता है।

स्वास्थ्य के बायोमार्कर के रूप में आवाज, अनुसंधान एवं विकास में एआई को अपनाने में तेजी लाने के लिए एनआईएच के व्यापक प्रयास का हिस्सा है, इस उम्मीद में कि नई प्रौद्योगिकियां अमेरिकी स्वास्थ्य सेवा में सुधार करेंगी। चिकित्सा अनुसंधान संगठन वादा किया एआई में हेल्थकेयर शोधकर्ताओं को प्रशिक्षित करने के लिए फ्लैगशिप बायोमेडिकल डेटासेट, यूनिवर्सल सॉफ्टवेयर टूल्स और संसाधनों को बनाने के उद्देश्य से कई परियोजनाओं में चार वर्षों में $ 130 मिलियन का निवेश करना। ®