Ứng dụng phát hiện Covid-19 bằng cách ho

Ho là một trong những triệu chứng điển hình của các bệnh đường hô hấp, chẳng hạn như Covid-19, virus ARVI gây ra các bệnh đường hô hấp, cúm, viêm phế quản, viêm phổi. Tuy nhiên, cơn ho của bệnh nhân Covid-19 có những đặc điểm riêng. Do đó, các nhà khoa học đã thiết kế một thuật toán tìm kiếm thời gian thực để xác định xem liệu ho là do nhiễm CoV hay các vấn đề khác.

Dự án mạng thuật toán trí tuệ nhân tạo (AI) được phát triển bởi một nhóm tại Học viện Khoa học Nga Covid-19 tên là Acoustery, được khởi động vào tháng 9 năm 2020.

Thuật toán có thể xác định loại ho và cảnh báo liệu nó có đặc điểm giống như Covid-19 hay không. Công nghệ mới này có thể được sử dụng trên điện thoại di động hoặc điện thoại di động. Một thiết bị đầu cuối đặc biệt tương tự như điện thoại thông minh. Thuật toán đã được đào tạo trên hàng chục nghìn bản ghi ho của bệnh nhân bị nCoV và các bệnh hô hấp khác. -Ứng dụng hiện tại có độ chính xác là 92%, và nhà phát minh vẫn tiếp tục cải tiến sản phẩm. Những bệnh nhân bị nhiễm Covid-19 thực sự là duy nhất. Natalia Bochkareva, bác sĩ bệnh truyền nhiễm hàng đầu của Nga, giải thích: “Họ nặng nề, khô và hơi run. Hơi thở của những bệnh nhân này cũng nặng nề. Tất cả những điều này cùng tạo nên một bức tranh khác. “Các nhà nghiên cứu đã thu thập hồ sơ ho từ 30.000 hồ sơ y tế tại các phòng khám ở Nga, Belarus và Kazakhstan. Thuật toán đã “hiển thị” các bản ghi ho về “nhiễm trùng mắc bệnh đi kèm” và “không mắc bệnh đi kèm”, và đánh dấu vị trí rõ ràng trong hình.

Nếu công nghệ này được chấp thuận, nó sẽ cho phép các chuyên gia hô hấp trên toàn thế giới tiếp tục làm việc từ xa. kiên nhẫn. Điều này sẽ giảm bớt gánh nặng cho chính các cơ sở y tế và đội ngũ y tế.

Nhà nghiên cứu của Viện Hàn lâm Khoa học Nga Dmitry Mikhailov (Dmitry Mikhailov). Hình ảnh do nhân vật cung cấp.

Dmitry Mikhailov, nhà nghiên cứu và quản lý dự án của Viện Hàn lâm Khoa học Nga, cho biết: “Âm thanh tạo ra có thể được hiển thị dưới dạng hình ảnh của đồ thị sóng. Sóng thời gian (quang phổ) có thể nhìn thấy các đặc điểm của Covid-19 bằng mắt thường, điều này sẽ làm giảm nhiễm trùng cho các bác sĩ. Rủi ro mà không cần tiếp xúc chặt chẽ. ”-Những nhà phát triển đang chờ đợi sự kết thúc của các dịch vụ giám sát chăm sóc sức khỏe liên bang. Sau khi được đăng ký, ứng dụng có thể được sử dụng trong các phương tiện giao thông công cộng, các cơ quan chính phủ và bệnh viện. Cho đến nay, ứng dụng mới chỉ được thử nghiệm tại các phòng khám.

Trước đại dịch Covid-19, các chuyên gia hô hấp không thực hiện siêu âm kiểm tra hình ảnh, hiện tại, căn bệnh này đã thay đổi công việc của các bác sĩ và áp dụng phương pháp phân tích mới.

Trước đây, nhóm nghiên cứu của Viện Công nghệ Massachusetts tại Viện Công nghệ Massachusetts (MIT) cũng đã phát hành một mô hình trí tuệ nhân tạo (IA) có thể phân biệt nhiễm nCoV không triệu chứng với những người khỏe mạnh thông qua hồ sơ ho , Thuật toán dựa trên các mô hình ban đầu do nhóm phát triển để phát hiện bệnh viêm phổi, hen suyễn và sa sút trí tuệ. Được đăng trên Tạp chí Kỹ thuật Y tế và Sinh học IEEE. – Nhóm nghiên cứu đã thu thập 2.660 hồ sơ từ những người được xác nhận là bị nhiễm nCoV và chọn ngẫu nhiên 2.760 hồ sơ để xóa khỏi nhóm. . Những người khỏe mạnh có thể cân bằng bộ dữ liệu. Họ đã sử dụng 4256 trong số các mô hình này để đào tạo mô hình AI; sau đó chèn 1064 bản ghi còn lại vào mô hình để kiểm tra xem liệu mô hình có thể phân biệt chính xác các đợt ho của bệnh nhân Covid-19 và người khỏe mạnh hay không.

Kết quả là trong ho của tất cả những người mắc bệnh, độ chính xác của mô hình là 98,5%. Cụ thể, nó có thể xác định chính xác 100% trường hợp ho của bệnh nhân Covid -19 mà không có triệu chứng. Dữ liệu nghiên cứu từ các tình nguyện viên đã cho kết quả dương tính và không có triệu chứng.

Sáng kiến ​​vẫn đang được thử nghiệm và đã bắt đầu được đệ trình lên Cục Quản lý Thực phẩm và Dược phẩm của Cơ quan Quản lý Dược phẩm Hoa Kỳ để xem xét.

Vân Ngọc (Theo Vesti.ru, tvzvezda.ru, MITnews, Live Science)

Leave a Comment

Email của bạn sẽ không được hiển thị công khai. Các trường bắt buộc được đánh dấu *