Persoanele asimptomatice care sunt infectate cu Covid-19 nu prezintă, prin definiție, simptomele fizice specifice acestei boli. Prin urmare, e mai puțin probabil ca respectivii asimptomatici să testeze dacă sunt infectați, răspândind virusul fără să știe. Dar se pare că și asimptomaticii au de fapt simptome care pot fi detectate cu ajutorul Inteligenței Artificiale: cercetătorii MIT au descoperit că persoanele asimptomatice au o tuse diferită de persoanele care nu sunt infectate cu COVID-19. Aceste diferențe nu sunt detectate prin auzul uman, însă inteligența artificială le descoperă.
Într-o lucrare publicată recent în Jurnalul IEEE de Inginerie în Medicină și Biologie, echipa MIT a anunțat un algoritm AI care distinge persoanele asimptomatice de persoanele sănătoase prin analiza înregistrărilor de tuse forțată, pe care oamenii le-au trimis voluntar prin intermediul browser-elor web și prin intermediul dispozitivelor cum ar fi telefoane mobile și laptopuri.
Cercetătorii au instruit algoritmul AI pe baza a zeci de mii de mostre audio de tuse, precum și prin cuvinte rostite. Când au "hrănit" algoritmul AI cu noi înregistrări de tuse, algoritmul a identificat cu o exactitate 98,5% persoanele cărora li s-a confirmat că au Covid-19 și în procent de 100% pe bolnavii asimptomatici, care au anunțat că nu au simptome, dar după detecție pozitivă de către AI, s-au testat și au descoperit că sunt pozitivi.
Echipa lucrează la încorporarea algoritmului AI într-o aplicație ușor de utilizat, care, dacă va fi aprobată de FDA și adoptată pe scară largă, ar putea fi un instrument gratuit, convenabil și neinvaziv pentru identificarea persoanelor care sunt asimptomatice, dar infectate cu Covid-19. Un utilizator ar putea să se conecteze zilnic, să tușească forțat către telefonul său și să obțină instantaneu informația dacă este posibil să fie infectat și, prin urmare, să confirme diagnosticul printr-un test medical.
„Implementarea eficientă a acestui instrument de diagnosticare ar putea diminua răspândirea pandemiei, dacă toată lumea ar folosi aplicația folosește înainte de a merge într-o sală de clasă, la o fabrică sau la un restaurant”, spune co-autorul Brian Subirana, cercetător în Laboratorul Auto-ID al MIT. Coautorii lui Subirana sunt Jordi Laguarta și Ferran Hueto, de la Laboratorul Auto-ID al MIT.
Înainte de apariția pandemiei de Covid-19, grupurile de cercetare pregătiseră deja algoritmi ce utilizau înregistrări (cu ajutorul telefonului mobil) de tuse pentru a diagnostica cu precizie afecțiuni precum pneumonia și astmul. În mod similar, echipa MIT dezvoltă algoritmi AI pentru a analiza înregistrările de tuse forțată, pentru a studia dacă pot detecta semne ale Alzheimerului, o boală asociată nu numai cu declinul memoriei, ci și cu degradarea neuromusculară, cum ar fi corzile vocale slăbite.
Mai întâi au pregătit un algoritm general de învățare automată sau o rețea neuronală, cunoscut sub numele de ResNet50, pentru a deosebi sunetele asociate cu diferite grade de putere a corzii vocale. Studiile au arătat că sunetul „mmmm” poate fi o indicație a cât de slabe sau puternice sunt corzile vocale ale unei persoane. Subirana a instruit rețeaua neuronală pe baza unui set de cărți audio cu peste 1.000 de ore de vorbire, pentru a alege cuvântul „ei” din alte cuvinte precum „cel” și „atunci”.
Echipa a instruit o a doua rețea neuronală pentru a distinge stările emoționale evidențiate de vorbire, deoarece pacienții cu Alzheimer - și persoanele cu declin neurologic mai general - afișează anumite sentimente, cum ar fi frustrarea, mai frecvent decât exprimarea fericirii sau a calmului. Cercetătorii au dezvoltat un model de clasificare a sentimentelor detectate în vorbire, antrenând algoritmul cu un set mare de actori care au intonat stări emoționale diverse, cum ar fi neutru, calm, fericit și trist.
Cercetătorii au instruit apoi o a treia rețea neuronală pe prin intermediul unei baze de date cu înregistrări audio de tuse, pentru a discerne modificări ale performanței pulmonare și respiratorii.
În cele din urmă, echipa a combinat toate cele trei modele și a suprapus un algoritm pentru a detecta degradarea musculară. Algoritmul face acest lucru simulând în esență o mască audio sau un strat de zgomot și distingând tusea puternică - care poate fi auzite peste zgomotul ambiental - de tusea mai slabă.
Cu noul lor cadru AI, echipa a folosit înregistrări audio, inclusiv de la pacienți cu Alzheimer, și a descoperit că ar putea identifica Alzheimer mai eficient decât utilizând modelele existente. Rezultatele au arătat că, împreună, puterea corzii vocale, sentimentul exprimat, performanța pulmonară și respiratorie și degradarea musculară au fost biomarkeri eficienți pentru diagnosticarea bolii.
Când infecția cu noul coronavirusul a devenit o pandemie la scară mondială, Subirana s-a întrebat dacă cadrul lor AI pentru Alzheimer ar putea funcționa și pentru diagnosticarea Covid-19, deoarece au apărut dovezi tot mai multe că pacienții infectați cu Covid-19 au prezentat unele simptome neurologice similare, cum ar fi insuficiența neuromusculară temporară.
„Sunetele vorbirii și ale tusei sunt influențate de corzile vocale și de organele din jur. Aceasta înseamnă că, atunci când vorbești, o parte din vorbirea ta este ca tusea și invers. Înseamnă de asemenea că algoritmul AI poate detecta din înregistrarea audio a tusei inclusiv sexul persoanei, limba maternă sau chiar starea emoțională. De fapt, există un sentiment încorporat în modul în care tușiți. Așa că ne-am gândit, de ce nu încercăm să folosim acești biomarkeri Alzheimer pentru a vedea dacă sunt relevanți în cazul Covid-19 ?”, spune Subirana.
„O asemănare izbitoare!”
În aprilie, echipa MIT și-a propus să colecteze cât mai multe înregistrări de tuse, inclusiv cele de la pacienții cu Covid-19. Au creat un site web unde oamenii pot trimite fisiere audio al înregistrării propriei tuse, cu ajutorul unui telefon mobil sau al altui dispozitiv web. Participanții completează, de asemenea, un sondaj despre simptomele pe care le simt, indiferent dacă au sau nu Covid-19 și dacă au fost diagnosticați printr-un test oficial, prin evaluarea de către medic a simptomelor lor ori dacă s-au autodiagnosticat. De asemenea, își pot preciza sexul, locația geografică și limba maternă.
Până în prezent, cercetătorii au colectat peste 70.000 de înregistrări, fiecare conținând mai multe sunete de tuse, cumulând 200.000 de probe audio de tuse forțată, despre care Subirana spune că este „cel mai mare set de date de tuse despre care știm”. Aproximativ 2.500 de înregistrări au fost trimise de persoane care au confirmat că au Covid-19, inclusiv cei care erau asimptomatici.
Echipa a folosit cele 2.500 de înregistrări asociate bolnavilor de Covid-19, împreună cu încă 2.500 de înregistrări pe care le-au selectat aleatoriu din colecție, pentru a echilibra setul de date. Au folosit 4.000 din aceste eșantioane audio pentru a instrui modelul AI. Restul de 1.000 de înregistrări au fost apoi introduse în model pentru a vedea dacă ar putea discerne cu exactitate tusea de la pacienții cu Covid-19 față de cea a persoanelor sănătoase.
În mod surprinzător, după cum scriu cercetătorii în lucrarea lor, eforturile au dezvăluit „o asemănare izbitoare între detectarea Alzheimer și detectarea Covid-19” pe baza acestor tehnic prezentate anterior.
Fără a face prea multe modificări în cadrul algoritmului AI destinat inițial pentru Alzheimer, au descoperit că AI a fost capabil să preia modele din cei patru biomarkeri - puterea corzii vocale, sentimentul exprimat prin vorbire, performanța pulmonară și respiratorie și degradarea musculară - care sunt specifici Covid-19. Modelul a identificat cu exactitate de 98,5% mostrele audio de tuse de la persoanele confirmate cu Covid-19 și, dintre acestea, a detectat cu acuratețe de 100% toate fișierele audio ale înregistrării tusei de la asimptomatici.
„Credem că modul în care produci sunet se schimbă atunci când ai Covid-19, chiar dacă ești asimptomatic”, spune Subirana.
Modelul AI, subliniază Subirana, nu este destinat diagnosticării persoanelor simptomatice, în măsura în care simptomele lor sunt cauzate de Covid-19 sau de alte afecțiuni precum gripa sau astmul. Punctul forte al instrumentului constă în capacitatea sa de a discerne tusea asimptomatică de tuse sănătoasă.
Echipa lucrează cu o companie pentru a dezvolta o aplicație gratuită bazată pe modelul lor de AI. De asemenea, este prezentă în mai multe spitale din întreaga lume pentru a colecta un set mai mare și mai divers de înregistrări ale tusei, care vor ajuta la consolidarea acurateței algoritmului.
Algoritmi AI precum cel pe care l-a dezvoltat echipa MIT pot fi încorporați în echipamente medicale smart, dar și in telefoane mobile, astfel încât oamenii să poată obține zilnic și în mod convenabil o evaluare inițială a riscului lor de a avea Covid-19.
Trimiteți un comentariu
☑ Comentariile conforme cu regulile comunității vor fi aprobate în maxim 10 ore.