Gli Stati Uniti destinano milioni all'IA per diagnosticare malattie con il suono della tua voce

Il National Institutes of Health (NIH) degli Stati Uniti ha stanziato fino a 14 milioni di dollari di finanziamenti per supportare la formazione di software di intelligenza artificiale in grado di analizzare le voci dei pazienti per diagnosticare e studiare la malattia.

Dodici istituti di ricerca guidato da l'Università della Florida del Sud (USF) riceverà il denaro a vari livelli nell'arco di quattro anni.

Il loro obiettivo sarà quello di raccogliere, in modo attento alla privacy, un database di formazione delle voci delle persone che può essere utilizzato per formare applicazioni che i medici possono utilizzare per rilevare potenzialmente malattie e disturbi neurologici esaminando il linguaggio di una persona.

Il progetto Voice as a Biomarker of Health si concentrerà su software in grado di rilevare questi cinque tipi di malattie:

"Il nostro team ha scelto le cinque categorie di malattie in base al lavoro esistente sull'IA vocale che è stato pubblicato negli ultimi 20 anni", ha detto Yael Bensoussan, leader del progetto e assistente professore presso il Dipartimento di Otorinolaringoiatria dell'USF Il registro.

I recenti progressi negli algoritmi di apprendimento automatico per l'analisi dei dati vocali e vocali hanno mostrato come le tecnologie possono essere utilizzate per valutare la salute fisica e mentale. UN studio guidato dai ricercatori del MIT, ad esempio, ha collegato nervosismo e tremori nel linguaggio alla depressione e all'ansia.

Gli accademici ritengono che i risultati siano abbastanza promettenti che l'ascolto e l'elaborazione del suono del parlato o della respirazione utilizzando l'IA potrebbe fornire un metodo a basso costo per rilevare malattie e disturbi in una fase precedente.

"La voce è uno dei biomarcatori più economici da studiare", ci ha detto Bensoussan.

“Quando si pensa a biomarcatori come test genetici o imaging come risonanza magnetica o scansioni, sono tutti piuttosto dispendiosi in termini di risorse e possono essere in un certo senso invasivi. Le scansioni TC causano radiazioni per i pazienti, ad esempio. La voce è il biomarcatore più semplice da raccogliere, non causa alcun rischio fisico per i pazienti e può essere raccolto in contesti con risorse molto basse, soprattutto con la tecnologia moderna".

Il NIH donerà 3.8 milioni di dollari nel primo anno all'iniziativa Voice as a Biomarker of Health affinché i partecipanti costruiscano un database vocale ampio e diversificato che può essere valutato insieme ad altri dati raccolti dall'imaging medico e dalla genomica. I dati del linguaggio saranno registrati da pazienti selezionati in contesti clinici in uno studio pilota nel primo anno. 

Il database sarà condiviso tra i ricercatori per addestrare algoritmi di intelligenza artificiale per riconoscere le caratteristiche comuni nelle voci dei pazienti con diagnosi di malattie specifiche. Per assicurarsi che i dati sensibili siano mantenuti privati ​​e sicuri, i modelli verranno addestrati utilizzando l'apprendimento federato supportato da Owkin, una startup focalizzata sull'assistenza alla ricerca biomedica utilizzando software di apprendimento automatico. 

“La tecnologia di apprendimento federato, un nuovo framework di intelligenza artificiale che consente ai modelli di apprendimento automatico di essere addestrati sui dati senza che i dati lascino mai la loro fonte, sarà implementata in più centri di ricerca da Owkin per dimostrare che la ricerca sull'intelligenza artificiale può essere condotta preservando il privacy e sicurezza dei dati vocali sensibili", ha detto un portavoce che rappresenta l'azienda Lui Reg.

Più soldi, fino a 14 milioni di dollari, possono essere concessi all'iniziativa con l'approvazione del Congresso.

Voice as a Biomarker of Health fa parte di uno sforzo più ampio del NIH per accelerare l'adozione dell'IA nella ricerca e sviluppo nella speranza che le nuove tecnologie rinnovino l'assistenza sanitaria statunitense. La ricerca medica org promesso di investire fino a 130 milioni di dollari in quattro anni in numerosi progetti volti a creare set di dati biomedici di punta, strumenti software universali e risorse per formare ricercatori sanitari sull'IA. ®