AI phát hiện tiêu chảy với độ chính xác 98% từ các bản ghi âm thanh nhà vệ sinh. Điều này, rất cần thiết trong kiểm soát dịch tả.
Mới đây, theo thông tin từ Viện Công nghệ Georgia cho biết, trí tuệ nhân tạo có khả năng phát hiện được bệnh tiêu chảy với mức độ chính xác lên đến 98% chỉ bằng cách phân tích âm thanh phát ra từ nhà vệ sinh. Với tính năng hữu ích này AI có thể giúp theo dõi, phát hiện được sự bùng phát của các bệnh dịch tả trong ngành y học.
Cụ thể, Maia Gatlin và các đồng nghiệp của cô tại Viện Công nghệ Georgia đã lên kế hoạch nghiên cứu thử nghiệm cho dự án này. Bước đầu, họ thu thập 350 bản ghi âm thanh trong nhà vệ sinh từ YouTube và cơ sở dữ liệu âm thanh Soundsnap (bao gồm các hoạt động đại tiện, tiêu chảy, tiểu tiện và đầy hơi tiêu chuẩn).
Sau khi đủ 350 bản, các nhà nghiên cứu tiến hành sử dụng 70% bản ghi để bước đầu huấn luyện AI nhận ra sự khác biệt và phân biệt được khi nghe âm thanh giữa bốn loại bài tiết. Khi kết quả xác nhận rằng AI có thể thực hiện điều này một cách nhất quán, họ tiếp tục sử dụng 10% dữ liệu khác vào nghiên cứu. Cuối cùng, họ sử dụng 20% dữ liệu của bản ghi còn lại để kiểm tra hiệu suất của AI.
Kết quả ghi nhận được sau thời gian thử nghiệm, trí tuệ nhân tạo thực sự có thể phân loại chính xác một sự kiện bài tiết là tiêu chảy hoặc không tiêu chảy. Cụ thể, trong trường hợp các tiếng ồn xung quanh (chẳng hạn như tiếng người nói, tiếng xe cộ, tiếng điện thoại…) được lọc tách ra thì AI sẽ cho ra kết quả chính xác lên đến 98%. Ngược lại, nếu các tiếng ồn, âm thanh xung quanh được giữ nguyên thì mức độ phát hiện bệnh cũng giảm xuống còn 96%.
Theo như Bà Gatlin cho biết, sử dụng phương pháp này để theo dõi, phát hiện kịp thời sự bùng phát của dịch bệnh thì bắt buộc phải đặt micro cạnh nhà vệ sinh công cộng và cung cấp dữ liệu cho AI. Bà cho biết thêm việc các nhà nghiên cứu đã tạo ra một thiết bị có thể được gắn trong nhà vệ sinh để thu tiếng ồn từ việc sử dụng nhà vệ sinh và ghi lại trên bộ vi xử lý trong hộp “Diarrhea Detector” (máy phát hiện tiêu chảy) gần đó có mô hình AI học máy trên bo mạch. Các tín hiệu thu thập sẽ được hệ thống xử lý và đánh giá trước khi được phân loại là tiêu chảy hay không.
Các bệnh tiêu chảy, chẳng hạn như bệnh tả, có thể dẫn đến tử vong nếu không được điều trị. Theo thống kê có 500,000 trẻ em chết mỗi năm do các bệnh tiêu chảy như bệnh tả. Đây là nguyên nhân lớn thứ ba gây tử vong ở trẻ em trên toàn thế giới. Trên thực tế, một số quốc gia như Haiti đang trải qua đợt bùng phát của bệnh tả, việc tăng cường khả năng phát hiện những căn bệnh như vậy sẽ giúp ích rất nhiều cho việc điều trị và phòng ngừa.
Tuy nhiên, âm thanh của các sự kiện bài tiết phụ thuộc vào loại nhà vệ sinh được sử dụng. Cuộc họp của Hiệp hội Âm học Hoa Kỳ vào ngày 5 tháng 12, Gatlin cho biết nhiều khu vực đang hoành hành dịch tả không có các loại nhà vệ sinh giống như ở Mỹ hoặc Anh, vì vậy họ cần phát triển một AI có thể nhận diện được âm thanh phát ra từ các loại nhà vệ sinh khác nhau trên thế giới.
Bà Gatlin nói rằng việc phân loại các triệu chứng tiêu chảy giúp họ thu thập dữ liệu giúp ích cho những khu vực đang bùng phát dịch bệnh. Nhưng một vấn đề rắc rối cần phải giải quyết là việc họ còn phụ thuộc vào các bản ghi trực tuyến trong việc phát triển AI, cũng có nghĩa là các nhà nghiên cứu phải nghe các bản ghi theo cách thủ công và quyết định xem các âm thanh có mô tả chính xác loại sự kiện bài tiết hay không, mà không biết chắc chắn loại nào đã được ghi lại.
Trong tương lai, họ muốn thu thập các bản ghi bài tiết trong thế giới thực và phát triển AI trên những bản ghi đó để có thể cho ra kết quả chính xác nhất.
- Xem thêm bài viết chuyên mục Khám phá
Thông tin người gửi