Chẩn đoán bệnh tiểu đường qua giọng nói trong 10 giây nhờ trí tuệ nhân tạo

Theo dõi MTĐT trên

AI (trí tuệ nhân tạo) ngày càng chứng minh được vai trò quan trọng trong chăm sóc sức khỏe, với sự hội tụ của các mô hình học máy, khoa học dữ liệu cải thiện quá trình điều trị bệnh nhân.

Theo trang Daily Mail, nhóm nghiên cứu tại Klick Labs (Mỹ) đã đạt được thành tựu trên sau khi mô hình học máy AI của họ xác định được 14 đặc điểm âm thanh khác biệt giữa những người không mắc bệnh và những người mắc bệnh tiểu đường tuýp 2.

Công trình được thực hiện trên 267 người mắc và không mắc bệnh. Thiết bị ghi lại các cụm từ nghe được trên điện thoại thông minh của họ 6 lần một ngày trong hai tuần. 

AI đã tập trung vào một tập hợp các đặc điểm của giọng nói, trong đó có những thay đổi nhỏ về cao độ và cường độ giọng nói mà tai người không thể nghe thấy. Sau đó, ghép dữ liệu đó với thông tin sức khỏe cơ bản, bao gồm tuổi, giới tính, chiều cao và cân nặng của người tham gia nghiên cứu.

Các nhà nghiên cứu nhận thấy giới tính đóng vai trò quyết định: AI có thể chẩn đoán bệnh chính xác với tỷ lệ 89% đối với phụ nữ, nhưng kém chính xác hơn một chút là 86% đối với nam giới.

Mô hình AI này hứa hẹn sẽ giúp giảm đáng kể chi phí để thăm khám bệnh. Nhóm nghiên cứu cho biết mô hình của Klick Labs sẽ chính xác hơn khi được nhập thêm dữ liệu độ tuổi và chỉ số khối cơ thể (BMI) của người bệnh. 

Ông Yan Fossat, Phó Giám đốc Klick Labs và là nhà nghiên cứu chính trong mô hình trên, tự tin rằng sản phẩm công nghệ giọng nói của họ mang tiềm năng to lớn trong việc xác định bệnh tiểu đường tuýp 2 và các tình trạng sức khỏe khác.

Giáo sư Fossat cũng giảng dạy tại Đại học Công nghệ Ontario, với chuyên môn là mô hình toán học và khoa học tính toán cho sức khỏe kỹ thuật số.

Ông hy vọng phương pháp chẩn đoán bằng AI không xâm lấn và dễ tiếp cận của Klick có thể tạo điều kiện để chẩn đoán bệnh thông qua một ứng dụng điện thoại đơn giản. Điều đó sẽ giúp xác định và hỗ trợ hàng triệu người bị mắc bệnh tiểu đường tuýp 2 mà chưa có điều kiện đi khám sàng lọc. 

Ông cũng bày tỏ hy vọng sẽ nhân rộng nghiên cứu mới này sang các lĩnh vực y tế khác, như tiền tiểu đường, sức khỏe phụ nữ và tăng huyết áp.

Kết luận dựa trên việc phân tích 18.000 bản ghi âm để xác định 14 đặc điểm âm thanh giúp phân biệt người mắc và không mắc bệnh tiểu đường. AI có thể phát hiện những thay đổi nhỏ về cao độ và cường độ của âm thanh mà tai người không thể nhận thấy.

Theo số liệu từ Liên đoàn Tiểu đường Quốc tế, công cụ trên có thể hữu ích cho khoảng 240 triệu người trưởng thành trên khắp thế giới đang sống chung với căn bệnh này mà không hề nhận ra.

Tuấn Khang (T/h)