เสียงไอของคุณสามารถช่วยคัดกรอง COVID-19 ได้

รูปภาพ PixelCatchers / Getty

ประเด็นที่สำคัญ

• การติดโควิด -19 ส่งผลต่อการหายใจและการพูด
• นักวิจัยจาก MIT ได้พัฒนาเครื่องมือที่ใช้ปัญญาประดิษฐ์ซึ่งวิเคราะห์การบันทึกเสียงของอาการไอที่ถูกบังคับเพื่อวินิจฉัย COVID-19
• เครื่องมือนี้อาจเสริมหรือทดแทนการทดสอบวินิจฉัย COVID-19 ที่มีอยู่ได้ แต่ไม่สามารถทำได้โดยปราศจากข้อเสียของตัวเอง

การตรวจอุณหภูมิและการเช็ดจมูกที่เจ็บปวดจะกลายเป็นอดีตหรือไม่? ด้วยการวิเคราะห์ลักษณะเสียงของอาการไอที่ถูกบังคับซอฟต์แวร์ปัญญาประดิษฐ์ที่ล้ำสมัยชิ้นหนึ่งแสดงให้เห็นถึงคำมั่นสัญญาในการระบุผู้ที่ติดเชื้อ COVID-19 ตามผลการศึกษาของทีมนักวิจัยสามคนที่สถาบันเทคโนโลยีแมสซาชูเซตส์ (เอ็มไอที). การศึกษาในเดือนกันยายนได้รับการตีพิมพ์ในIEEE Open Journal of Engineering in Medicine and Biology.

เช่นเดียวกับโรคทางเดินหายใจ COVID-19 มีเป้าหมายและโจมตีอวัยวะและเนื้อเยื่อเช่นปอดกล่องเสียง (หรือกล่องเสียง) และหลอดลม (หรือหลอดลม) จำกัด ปริมาณออกซิเจนและทำให้เกิดการเปลี่ยนแปลงในการหายใจและการพูด กรณีที่รุนแรงการเปลี่ยนแปลงเหล่านี้“ อาจส่งผลให้หายใจลำบากซึ่งอาจต้องใช้เวลาหลายเดือนกว่าจะดีขึ้น” Katherine Herz, MPH, ผู้ช่วยผู้สอนการศึกษาด้านสุขภาพระดับโลกที่มหาวิทยาลัยไอโอวาซึ่งไม่ได้เกี่ยวข้องกับการศึกษากล่าวกับ Verywell โดยอ้างถึงมหาวิทยาลัย Johns Hopkins ในกรณีที่ไม่รุนแรงการเปลี่ยนแปลงเหล่านี้อาจเป็นเรื่องละเอียดอ่อนเกินไปสำหรับหูของมนุษย์ แต่ไม่ใช่สำหรับเทคโนโลยี AI ที่ซับซ้อน (และอ่อนไหวมาก) ที่จะตรวจจับ

"เสียงของการพูดคุยและการไอมีผลมาจากสายเสียงและอวัยวะรอบข้าง" Brian Subirana, PhD, ผู้อำนวยการห้องปฏิบัติการ MIT Auto-ID และหนึ่งในผู้เขียนการศึกษากล่าวScienceAlert. "ซึ่งหมายความว่าเมื่อคุณพูดส่วนหนึ่งของการพูดของคุณก็เหมือนกับการไอและในทางกลับกันนอกจากนี้ยังหมายความว่าสิ่งต่างๆที่เราได้รับมาจากการพูดที่คล่องแคล่ว AI สามารถรับไอได้ง่ายๆรวมถึงเพศของบุคคลนั้นภาษาแม่หรือ แม้กระทั่งสภาวะทางอารมณ์”

สิ่งนี้หมายถึงอะไรสำหรับคุณ

สถานะการติดเชื้อ COVID-19 ของคุณอาจสะท้อนให้เห็นในลักษณะเสียงของคุณ แม้ว่าการทดสอบอาการไอของ COVID-19 จะดูดี แต่ก็ต้องมีการวิจัยเพิ่มเติม ในระหว่างนี้คุณสามารถไปที่เว็บไซต์ของหน่วยงานสาธารณสุขของรัฐหรือในพื้นที่เพื่อค้นหาข้อมูลล่าสุดเกี่ยวกับการทดสอบในท้องถิ่น โทรหาผู้ให้บริการดูแลสุขภาพของคุณหากคุณมีอาการ COVID-19

แบบจำลองได้รับการพัฒนาอย่างไร?

นักวิจัยได้พัฒนา MIT Open Voice Brain Model (MOVBM) ซึ่งเป็น "กรอบการประมวลผลคำพูด" ที่ใช้ AI ซึ่งทำหน้าที่เป็นแบบทดสอบวินิจฉัย COVID-19 MOVBM อาศัยชุดตัวบ่งชี้ทางชีวภาพ 5 ตัวหรือลักษณะทั่วไปที่เกี่ยวข้องกับโรคหรือความผิดปกติเฉพาะเพื่อแยกแยะความบกพร่องของระบบทางเดินหายใจของลักษณะของการติดเชื้อ COVID-19 ตัวบ่งชี้ทางชีวภาพเหล่านี้ ได้แก่ :

• การย่อยสลายของกล้ามเนื้อ
• การเปลี่ยนแปลงของสายเสียง
• การเปลี่ยนแปลงความรู้สึก / อารมณ์
• การเปลี่ยนแปลงในปอดและทางเดินหายใจ

“ โครงสร้างทางกายภาพของปอดและทางเดินหายใจเปลี่ยนแปลงไปด้วยการติดเชื้อทางเดินหายใจและในช่วงแรก ๆ ของการแพร่ระบาดของโควิด -19 นักระบาดวิทยาจะฟังปอดในขณะที่ผู้ป่วยบังคับให้ไอเป็นส่วนหนึ่งของวิธีการวินิจฉัย” ผู้เขียนเขียน โดยอธิบายถึงวิธีที่ COVID-19 ส่งผลต่อคุณภาพของการเปล่งเสียง

ด้วยการสร้างเครื่องมือบันทึกเสียงแบบสามภาษา (อังกฤษสเปนและคาตาลัน) ผู้เขียนสามารถรวบรวมการบันทึกเสียงของอาการไอที่ถูกบังคับโดยผู้เข้าร่วม 5,320 คนรวมทั้งข้อมูลทางการแพทย์ที่เกี่ยวข้องข้อมูลจากผู้เข้าร่วม 4,256 คนถูกป้อนเข้าในภายหลัง แบบจำลองเพื่อ "ฝึก" ให้แยกแยะความแตกต่างระหว่างอาการไอที่ถูกบังคับของผู้ที่ตรวจหา COVID-19 ในเชิงลบและการไอบังคับของผู้ที่ตรวจหา COVID-19 ในเชิงบวก ข้อมูลจากผู้เข้าร่วมที่เหลือ 1,064 คนถูกนำมาใช้เพื่อทดสอบความสามารถในการดำเนินการดังกล่าว

โดยรวมแล้วโมเดลระบุได้อย่างถูกต้อง 100% ของการบันทึกเสียง COVID-19-positive ที่ไม่มีอาการ 98.5% ของการบันทึกเสียง COVID-19 ทั้งหมดและ 88% ของการบันทึกเสียงทั้งหมด

นางแบบมีอนาคตในการดูแลสุขภาพหรือไม่?

ผู้เขียนเขียนผลลัพธ์เหล่านี้ชี้ให้เห็นว่า MOVBM“ มีศักยภาพที่ดีในการทำงานควบคู่ไปกับระบบการดูแลสุขภาพเพื่อเพิ่มแนวทางปัจจุบันในการจัดการการแพร่ระบาดของโรคระบาด” พวกเขาชี้ให้เห็นข้อดีของโมเดลที่มีเหนือเครื่องมือตรวจจับ COVID-19 ที่มีอยู่เพื่อเป็นหลักฐานในการอ้างสิทธิ์ ซึ่งแตกต่างจากการทดสอบไวรัสวิทยาและเซรุ่มวิทยาในปัจจุบันซึ่งมีค่าใช้จ่ายเฉลี่ย 23 เหรียญต่อครั้งและใช้เวลาหลายวันในการดำเนินการตัวอย่างเช่น MOVBM นั้นฟรีให้ผลลัพธ์ทันทีและมีความแม่นยำในการบู๊ตสูงกว่า

อย่างไรก็ตามแพทย์มองเห็นทั้งอุปสรรคในการใช้งานและในทางปฏิบัติในการนำไปใช้อย่างกว้างขวาง Joshua O. Benditt, MD, ศาสตราจารย์ในแผนกปอดการดูแลผู้ป่วยวิกฤตและเวชศาสตร์การนอนหลับที่ University of Washington School of Medicine กล่าวกับ Verywell ว่า“ เป็นความคิดที่น่าสนใจ แต่จะต้องได้รับการทดสอบกับประชากรของผู้ที่ เป็นอาการ แต่เป็นโรคอื่น”

“ ในใจของฉันคำถามที่แท้จริงคือ 'โปรแกรมนี้สามารถแยกความแตกต่างของอาการไอของคนที่เป็น COVID-19 จากคนที่เป็นหวัด (เช่น [a] coronavirus) ไข้หวัดใหญ่ปอดบวมจากเชื้อแบคทีเรียและอาการอื่น ๆ ที่พบเห็นได้ทั่วไปหรือไม่' " เขาพูดว่า.

เฮิร์ซเชื่อว่าแบบจำลองนี้มีศักยภาพ แต่ความซับซ้อนทางเทคโนโลยีอาจพิสูจน์ความหายนะของมันได้

“ แม้ว่าการบันทึกอาการไอจะฟังดูมีความหวัง แต่ก็ยังไม่มีความชัดเจนว่าจะต้องใช้เวลาเท่าใดในการขออนุมัติจาก FDA เพื่อผลิตเครื่องจักรที่สามารถวิเคราะห์รูปแบบการไอได้มากขึ้นตามที่การศึกษาอธิบายรวมถึงการฝึกอบรมผู้คนเพื่อให้ [พวกเขา] สามารถ ในการใช้อุปกรณ์อย่างเหมาะสมเพื่อให้มีผลบวกเท็จและผลลบเท็จเพียงเล็กน้อยเมื่อผู้คนได้รับการทดสอบ” เธอกล่าว ท้ายที่สุดแล้วการกวาดภายในปากของใครบางคนง่ายกว่าการวิเคราะห์การบันทึกเสียง