EUA jogam milhões em inteligência artificial para diagnosticar doenças pelo som da sua voz

Os Institutos Nacionais de Saúde dos EUA (NIH) destinaram até US$ 14 milhões em financiamento para apoiar o treinamento de software de IA que pode analisar as vozes dos pacientes para diagnosticar e estudar doenças.

Doze instituições de pesquisa liderada por a Universidade do Sul da Flórida (USF) receberá o dinheiro em diferentes graus ao longo de quatro anos.

Seu objetivo será coletar, de forma consciente da privacidade, um banco de dados de treinamento de vozes de pessoas que pode ser usado para treinar aplicativos que os médicos podem usar para detectar potencialmente doenças e distúrbios neurológicos examinando a fala de uma pessoa.

O projeto Voice as a Biomarker of Health se concentrará em softwares que possam detectar esses cinco tipos de doenças:

“Nossa equipe escolheu as cinco categorias de doenças com base no trabalho existente em IA de voz que foi publicado nos últimos 20 anos”, disse Yael Bensoussan, líder do projeto e professor assistente do Departamento de Otorrinolaringologia da USF. O registro.

Progressos recentes em algoritmos de aprendizado de máquina para analisar dados de voz e fala mostraram como as tecnologias podem ser usadas para avaliar a saúde física e mental. UMA estudo liderada por pesquisadores do MIT, por exemplo, conectou nervosismo e tremores na fala à depressão e ansiedade.

Os acadêmicos acreditam que os resultados são promissores o suficiente para que ouvir e processar o som da fala ou da respiração usando IA possa fornecer um método de baixo custo para detectar doenças e distúrbios em um estágio inicial.

“A voz é um dos biomarcadores mais baratos para estudar”, disse Bensoussan.

“Quando você pensa em biomarcadores, como testes genéticos ou imagens, como ressonâncias magnéticas ou exames, todos eles consomem muitos recursos e podem ser invasivos em certo sentido. A tomografia computadorizada causa radiação para os pacientes, por exemplo. A voz é o biomarcador mais fácil de coletar, não causa nenhum risco físico para os pacientes e pode ser coletado em configurações de recursos muito baixos, especialmente com tecnologia moderna”.

O NIH doará US$ 3.8 milhões no primeiro ano para a iniciativa Voice as a Biomarker of Health para que os participantes construam um banco de dados de voz grande e diversificado que possa ser avaliado juntamente com outros dados coletados de imagens médicas e genômica. Os dados de fala serão registrados de pacientes selecionados em ambientes clínicos em um estudo piloto no primeiro ano. 

O banco de dados será compartilhado entre pesquisadores para treinar algoritmos de IA para reconhecer características comuns nas vozes de pacientes diagnosticados com doenças específicas. Para garantir que os dados confidenciais sejam mantidos privados e seguros, os modelos serão treinados usando aprendizado federado apoiado pela Owkin, uma startup focada em auxiliar a pesquisa biomédica usando software de aprendizado de máquina. 

“A tecnologia de aprendizado federado – uma nova estrutura de IA que permite que modelos de aprendizado de máquina sejam treinados em dados sem que os dados saiam de sua fonte – será implantada em vários centros de pesquisa pela Owkin para demonstrar que a pesquisa de IA entre centros pode ser conduzida preservando a privacidade e segurança de dados de voz sensíveis”, disse um porta-voz que representa a empresa. El Reg.

Mais dinheiro, até US$ 14 milhões, pode ser concedido à iniciativa com a aprovação do Congresso.

A voz como biomarcador de saúde faz parte de um esforço mais amplo do NIH para acelerar a adoção de IA em P&D, na esperança de que novas tecnologias renovem a saúde dos EUA. A organização de pesquisa médica prometido investir até US$ 130 milhões ao longo de quatro anos em vários projetos destinados a criar conjuntos de dados biomédicos emblemáticos, ferramentas de software universais e recursos para treinar pesquisadores de saúde em IA. ®