SO HUU TRI TUE
Giấc mơ sữa Việt Nam
Thứ bảy, 31/07/2021

SO HUU TRI TUE

  • Click để copy

Việt Nam phát triển AI phát hiện người mắc COVID-19 bằng tiếng ho

07:08, 21/07/2021
(SHTT) - Một nhóm các nhà khoa học người Việt hiện đang hợp tác triển khai một dự án dùng AI phân tích tiếng ho để phát hiện người mắc COVID-19.

 Cụ thể, nhóm nghiên cứu bao gồm Tiến sĩ Vũ Xuân Sơn (Đại học Umea-Thụy Điển), Tiến sĩ Vũ Hữu Tiệp (kỹ sư Machine Learning tại Google), Tiến sĩ Harry Nguyen (Đại học Glassgow-Anh) và hơn 200 kỹ sư, nhà nghiên cứu và những người có chuyên môn về công nghệ, AI đang tiến hành dự án AICovidVN phát triển một công nghệ dựa trên AI để phân tích tiếng ho, tiếng thở và các thông tin dịch tễ khác nhằm chẩn đoán xác suất người đang mắc COVID-19. 

Theo đó, khác với tiếng ho của người thường, tiếng ho của người mắc COVID-19 có thể được phát hiện ra thông qua 4 dấu ấn sinh học. 

Các dấu ấn này bao gồm sự loạn dưỡng cơ bắp, thoái hóa, nhão cơ (Muscular degradation), sự thay đổi về âm thanh được phát ra từ dây thanh quản (Changes in vocal cords), sự thay đổi về sự diễn cảm/biểu đạt trạng thái cảm xúc (Changes in sentiment/mood) và sự thay đổi về âm thanh từ phổi cùng đường hô hấp (Changes in the lungs and respiratory tract).

tim-covid-19-bang-tieng-ho-1

 

Kế thừa các nghiên cứu trước đó đã từng được các nhà khoa học tại Học viện Công nghệ Massachusetts (MIT, Mỹ) công bố, nhóm nghiên cứu Việt Nam sẽ sử dụng thuật toán AI để phân tích hàng ngàn mẫu tiếng ho của người dương tính với COVID-19. Ngoài ra, còn cả hàng ngàn mẫu ho của người không bị bệnh hay bị các bệnh gây tổn thương phổi khác.

Hệ thống sẽ tự động nhận diện các đặc điểm tổn thương chỉ do COVID-19 gây ra. Đó là những dấu hiệu thương tổn mà tai người không thể phát hiện được. Đây là sức mạnh của công nghệ AI. 

"Để ra được kết quả chính xác, nhóm nghiên cứu cần sử dụng phương pháp AI phù hợp, cùng với đó là nhiều bộ lọc phức tạp," ông Hưng cho biết. 

Dự án hiện đang kêu gọi người Việt Nam thu thập tiếng ho của họ bằng điện thoại hoặc các thiết bị ghi âm và gửi về cơ sở dữ liệu. Tính đến tháng 6/2021, dự án đã xử lý làm sạch và gắn nhãn được 7.000 mẫu dữ liệu.

Theo đội ngũ nghiên cứu dự án, giải pháp của họ sẽ giúp phân loại, tìm ra người nhiễm COVID-19 nhanh chóng và không cần xét nghiệm. Cách làm này cũng giúp hạn chế nguy cơ lây nhiễm chéo tại khu vực xét nghiệm khi phải tập trung đông người. 

Hiện dự án đã tiếp cận được với nguồn dữ liệu là 1.700 mẫu ghi âm tiếng ho của người nhiễm COVID-19. Đây là những mẫu ghi âm tiếng ho của các bệnh nhân tại Thụy Sĩ và Ấn Độ. Ngoài ra, AICOVIDVN còn có thêm dữ liệu tiếng ho của một số nguồn mở khác.

Tuy nhiên, để kiểm tra và tiếp tục đào tạo hệ thống AI của mình với bệnh nhân COVID-19 tại Việt Nam, dự án sẽ cần tới 10.000 mẫu tiếng ho, trong đó ít nhất 100-500 mẫu của các bệnh nhân dương tính với COVID-19. 

Trong tổng số nhiều công trình nghiên cứu tham gia, giải pháp dẫn đầu của dự án AICovidVN đã đạt độ chính xác lên tới 91% trong việc nhận biết tiếng ho để tìm người nhiễm COVID-19. 

Nhóm dự án hiện đang kêu gọi người dân đóng góp tiếng ho của mình vào cơ sở dữ liệu. AICovidVN cho biết họ đang lập kế hoạch để sử dụng kho dữ liệu tiếng ho của người Việt, giúp nâng khả năng chẩn đoán chính xác COVID-19 lên mức 95-97%.

AICovidVN hiện đang kêu gọi mọi người dân Việt Nam, đặc biệt là các đối tượng F0, F1, F2, F3 thu âm mẫu tiếng ho, sau đó gửi file vào Nhóm Zalo cổng tiếp nhận dữ liệu: bit.ly/dulieutiengho hoặc Messenger của trang thông tin chính thức của dự án: m.me/aicovn

AICovidVN cho biết họ cũng sẵn sàng hợp tác chuyển giao công nghệ cho các tổ chức, doanh nghiệp có nhu cầu phát triển ứng dụng y tế, để đưa ứng dụng trí tuệ nhân tạo này vào sử dụng chính thức và lâu dài.

Dự kiến, đến cuối tháng 8/2021, giải pháp này sẽ được chuyển giao cho các cơ quan chức năng thẩm định và nâng cấp. Nhóm nghiên cứu tin rằng công cụ của họ có thể giúp phát hiện được ca bệnh ở nhiều giai đoạn khác nhau, kể cả khi chưa có triệu chứng, từ đó giúp cơ quan chức năng nhanh chóng tìm ra những trường hợp nhiễm COVID-19 và có kế hoạch cách ly nhanh chóng, tinh gọn và hiệu quả.

Nếu thành công, AICovidVN sẽ chuyển giao hệ thống AI của mình cho Ban Chỉ đại Quốc gia Phòng chống COVID-19 để hỗ trợ sàng lọc nhanh dịch bệnh trên diện rộng, có thể thông qua các hệ thống Callbot hay cuộc gọi tự động.

Trước đó, Thành phố Hồ Chí Minh đã triển khai Robocall là một hệ thống AI tự động gọi đến số điện thoại của người dân, hỏi thăm tình hình sức khỏe và sàng lọc người có nguy cơ dương tính thông qua các triệu chứng.

Thái An

Tin khác

Khoa học Công nghệ 14 giờ trước
(SHTT) - Sau 1 tháng rưỡi nghiên cứu và thử nghiệm, Công ty cổ phần Hệ thống công nghệ ETC - nhà đầu tư tại Ban Quản lý Khu công nghệ cao Hoà Lạc (Bộ KH&CN), dưới sự đồng hành và tham gia góp ý của các chuyên gia Viện Công nghệ thông tin (Viện Hàn lâm KH&CN Việt Nam), đã phát triển thành công hệ thống E-Vaccine để phục vụ công tác quản lý và tiêm chủng.
Khoa học Công nghệ 15 giờ trước
(SHTT) - Các sản phẩm trí tuệ nhân tạo đang ngày càng có tầm ảnh hưởng, vượt mặt con người không chỉ trong nhiều công việc mà đang dần “lấn sân” sang lĩnh vực sáng tạo, nghệ thuật.
Khoa học Công nghệ 15 giờ trước
(SHTT) - Cùng với sự phát triển của các ứng dụng công nghệ trên smartphone, nhu cầu có được viên pin với dung lượng lớn nhằm đem đến trải nghiệm hoàn hảo hơn cho người dùng là điều mà mọi nhà sản xuất điện thoại thông minh luôn hướng tới. Mới đây, một nhà sản xuất Ulefone của Trung Quốc đã khiến đối thủ toàn thế giới 'đứng hình' khi tung ra chiếc smartphone với với pin 13.200mAh.
Khoa học Công nghệ 21 giờ trước
(SHTT) - Một bằng sáng chế mới của Apple vừa được hé lộ, đã mô tả cách cả hai hình thức xác thực sinh trắc học là Face ID và Touch ID có thể được đặt dưới màn hình. Công nghệ này có thể sẽ được hiện thực hóa trong iPhone 14.
Khoa học Công nghệ 1 ngày trước
(SHTT) - Mẫu xe mới được Honda đăng ký bản quyền tại Việt Nam đang nhận được sự quan tâm lớn và nó được dự đoán là mẫu xe Honda Gyro Canopy e:. Đây là mẫu xe điện dành cho đô thị với thiết kế một chỗ ngồi.
Himlam
PVCOMBANK
Sunshine
Van Phong
SO HUU TRI TUE
SO HUU TRI TUE
SO HUU TRI TUE