Mỹ ném hàng triệu USD vào AI để chẩn đoán bệnh bằng âm thanh giọng nói của bạn

Viện Y tế Quốc gia Hoa Kỳ (NIH) đã dành tới 14 triệu USD tài trợ để hỗ trợ đào tạo phần mềm AI có thể phân tích giọng nói của bệnh nhân để chẩn đoán và nghiên cứu bệnh tật.

Mười hai cơ quan nghiên cứu do Đại học Nam Florida (USF) sẽ nhận được tiền ở các mức độ khác nhau trong vòng bốn năm.

Mục tiêu của họ sẽ là thu thập, theo cách có ý thức về quyền riêng tư, cơ sở dữ liệu đào tạo về giọng nói của mọi người có thể được sử dụng để đào tạo các ứng dụng mà bác sĩ có thể sử dụng để phát hiện các bệnh và rối loạn thần kinh bằng cách kiểm tra lời nói của một người.

Dự án The Voice as a Biomarker of Health sẽ tập trung vào phần mềm có thể phát hiện 5 loại bệnh sau:

Yael Bensoussan, trưởng dự án và trợ lý giáo sư tại Khoa Tai mũi họng của USF, cho biết: “Nhóm của chúng tôi đã chọn năm loại bệnh dựa trên nghiên cứu hiện có về AI bằng giọng nói đã được xuất bản trong 20 năm qua”. Đăng ký.

Những tiến bộ gần đây trong thuật toán học máy để phân tích dữ liệu giọng nói và giọng nói đã cho thấy cách sử dụng công nghệ để đánh giá sức khỏe thể chất và tinh thần. MỘT nghiên cứu chẳng hạn, do các nhà nghiên cứu tại MIT dẫn đầu, đã kết nối cảm giác bồn chồn và run rẩy trong lời nói với chứng trầm cảm và lo lắng.

Các học giả tin rằng kết quả này đủ hứa hẹn để việc nghe và xử lý âm thanh lời nói hoặc hơi thở bằng AI có thể cung cấp một phương pháp chi phí thấp để phát hiện các bệnh và rối loạn ở giai đoạn sớm hơn.

Bensoussan nói với chúng tôi: “Giọng nói là một trong những dấu hiệu sinh học rẻ nhất để nghiên cứu”.

“Khi bạn nghĩ về các dấu ấn sinh học như xét nghiệm di truyền hoặc hình ảnh như MRI hoặc quét, chúng đều khá tốn tài nguyên và có thể xâm lấn theo một nghĩa nào đó. Ví dụ, chụp CT gây ra bức xạ cho bệnh nhân. Giọng nói là dấu ấn sinh học dễ thu thập nhất, không gây ra bất kỳ rủi ro về thể chất nào cho bệnh nhân và có thể được thu thập ở những nơi có nguồn lực rất thấp, đặc biệt là với công nghệ hiện đại.”

NIH sẽ tài trợ 3.8 triệu đô la trong năm đầu tiên cho sáng kiến ​​Voice as a Biomarker of Health để những người tham gia xây dựng cơ sở dữ liệu giọng nói lớn, đa dạng có thể được đánh giá cùng với các dữ liệu khác được thu thập từ hình ảnh y tế và gen. Dữ liệu giọng nói sẽ được ghi lại từ những bệnh nhân được chọn trong môi trường lâm sàng trong một nghiên cứu thí điểm trong năm đầu tiên. 

Cơ sở dữ liệu sẽ được chia sẻ giữa các nhà nghiên cứu để đào tạo các thuật toán AI nhằm nhận ra những đặc điểm chung trong giọng nói của những bệnh nhân được chẩn đoán mắc các bệnh cụ thể. Để đảm bảo dữ liệu nhạy cảm được giữ riêng tư và bảo mật, các mô hình sẽ được đào tạo bằng phương pháp học liên kết được hỗ trợ bởi Owkin, một công ty khởi nghiệp tập trung vào hỗ trợ nghiên cứu y sinh bằng phần mềm học máy. 

“Công nghệ học tập liên kết – một khung AI mới cho phép các mô hình học máy được đào tạo dựa trên dữ liệu mà không cần dữ liệu rời khỏi nguồn – sẽ được Owkin triển khai trên nhiều trung tâm nghiên cứu để chứng minh rằng nghiên cứu AI xuyên trung tâm có thể được thực hiện trong khi vẫn bảo tồn được quyền riêng tư và bảo mật của dữ liệu giọng nói nhạy cảm”, người phát ngôn đại diện cho công ty cho biết. El Reg.

Nhiều tiền hơn, lên tới 14 triệu USD, có thể được cấp cho sáng kiến ​​này nếu có sự chấp thuận của Quốc hội.

Tiếng nói như một dấu ấn sinh học của sức khỏe là một phần trong nỗ lực rộng lớn hơn của NIH nhằm đẩy nhanh việc áp dụng AI trong R&D với hy vọng rằng các công nghệ mới sẽ cải tiến hoạt động chăm sóc sức khỏe của Hoa Kỳ. Tổ chức nghiên cứu y học hứa đầu tư tới 130 triệu USD trong XNUMX năm cho nhiều dự án nhằm tạo ra các bộ dữ liệu y sinh hàng đầu, các công cụ phần mềm phổ quát và tài nguyên để đào tạo các nhà nghiên cứu chăm sóc sức khỏe về AI. ®