Lääketiede on ala, joka riippuu pitkälti riittävästä vuoropuhelusta lääkäreiden ja potilaiden välillä. Potilaan ongelman uskollinen ymmärtäminen on välttämätöntä tarkan diagnoosin tekemiseksi. Tärkeimmät työkalut ongelmien olemassaolon vahvistamiseen ovat kehon nestetestit ja kuvantaminen, kuten MRI ja röntgen.
Lue lisää: Takaako masennuksen diagnoosi oikeuden saada mitään hyötyä INSS: stä?
Katso lisää
Nuoruuden salaisuus? Tutkijat paljastavat, kuinka kääntää…
Puuron "voimat": tutustu kauran hyötyihin…
On kuitenkin olemassa potentiaalinen uusi reitti, joka voisi olla hyödyllinen monien sairauksien diagnosoinnissa. Tutkijat työskentelevät kehittääkseen tekoälyjärjestelmiä, jotka voivat käyttää sointia diagnostisena työkaluna taudin tunnistamiseen.
Kuinka ääni voi olla diagnostinen työkalu?
Sairaudet voivat vaikuttaa elimiin, kuten sydämeen, keuhkoihin, aivoihin, lihaksiin tai äänihuuliin, mikä voi muuttaa ihmisen ääntä. Äänianalyysi tekoälyn avulla avaa terveydenhuoltojärjestelmälle uusia mahdollisuuksia käyttämällä audio-biomarkkereita ennaltaehkäisevään riskidiagnostiikkaan ja kliinisten tulosten etäseurantaan oireita. Tätä silmällä pitäen puheella voi olla useita mahdollisia käyttötarkoituksia terveyteen liittyviin tarkoituksiin.
Tässä ympäristössä on valtava potentiaali sekä potilaan että klinikan näkökulmasta.
Ääni, joka on monimutkainen sointisarja, joka tulee äänihuultstamme, sisältää suuren määrän tietoa ja sillä on tärkeä rooli sosiaalisissa vuorovaikutuksessa. Se antaa meille mahdollisuuden jakaa oivalluksia tunteistamme, peloistamme, tunteistamme ja jännityksestämme.
Voit säätää äänenvoimakkuutta tai sävyä. Virtuaali- ja puheavustajat älypuhelimissa tai kodin älypuhelimissa, kuten liitetyissä kaiuttimissa, ovat nyt suosittuja ja ovat tasoittaneet tietä tälle uudelle todellisuudelle. Puhetekniikan, puhesignaalin analyysin, luonnollisen kielen käsittelyn ja ymmärtämistekniikoiden kehitys on avautunut moniin mahdollisiin puhesovelluksiin, kuten puheen biomarkkerien tunnistamiseen diagnoosia, luokittelua tai seurantaa varten etä.
Tekoäly käyttää ääntä diagnostisena työkaluna
Tutkijat kehittävät nyt tekoälypohjaisia työkaluja, jotka voivat lopulta diagnosoida vakavia sairauksia. Ne kohdistuvat kaikkeen, Alzheimerista syöpään.
Viime tiistaina julkistetun National Institutes of Healthin rahoittaman hankkeen tavoitteena on muuntaa ihmisääntä joksikin, jota voidaan käyttää sairauden biomarkkerina, kuten vereksi tai lämpötila.
National Institutes of Health -verkkosivuston mukaan he investoivat 130 miljoonaa dollaria neljän vuoden aikana varojen saatavuus nopeuttaa tekoälyn (ANDAVA) laajaa käyttöä biolääketieteen ja tutkimusyhteisöissä käyttäytymiseen.
National Institutes of Healthin yhteisrahasto Bridge to Artificial Intelligence (Bridge2AI) -ohjelma kokoaa yhteen tiimin jäsenet eri tieteenaloista ja taustoista luomaan työkaluja, resursseja ja monipuolista dataa, jotka vastaavat menetelmiin AI: sta. Samalla ohjelma varmistaa, että sen työkalut ja tiedot eivät jatka eriarvoisuutta tai eettisiä ongelmia, joita tiedonkeruun ja -analyysin aikana saattaa ilmetä.
Olivier Elementin, Weill Cornell Medicinen laskennallisen biolääketieteen instituutin professorin ja yhden johtavista hankkeen tutkijoiden hieno asia äänidatassa on, että se on yksi tehokkaimmista ja edullisimmista datatyypeistä, joita voidaan kerätä ihmisistä. Se on myös erittäin edullinen ja helppo ottaa jokaiselle potilaalle. Tämä on hyödyllistä luotaessa suuria tietokantoja.
Yaël Bensoussan, USF Healthin otolaryngologi ja toinen hankkeen päätutkija, sanoi. että vaikka samanlaisia ponnisteluja on ollut aiemminkin, useimmat niistä olivat liian pieniä ollakseen tehokas. Myös riittävän tietokannan puute oli tärkeä tekijä. Koska tämä on suhteellisen uusi tutkimusalue, tutkijat eivät ole vielä löytäneet parhaita tiedonkeruukäytäntöjä tälle järjestelmälle. Meneillään olevissa hankkeissa luodaan tiedonkeruustandardit tätä varten.
Ryhmä aloittaa luomalla sovelluksen, joka kerää äänidataa osallistujilta, joilla on äänihuulihalvaus, Alzheimerin tauti, Parkinsonin tauti, masennus, keuhkokuume ja autismi. Lääkäri määrätään valvomaan kaikkia kokoelmia. "Esimerkiksi joku, jolla on Parkinsonin tauti, huomaa, että hänen äänensä voi olla matalampi ja että heidän puheensa on myös hitaampaa", Bensoussan sanoo.
Sovellus edellyttää, että tallennat äänen, luet lauseen ja luet koko tekstin. Joidenkin lääkäreiden mukaan voit kertoa, että potilailla on aivometastaaseja puhuessaan.
Miten diagnostiset puhetiedot suojataan?
Kyselytiimi tekee yhteistyötä tekoälyyhtiö Owkinin kanssa rakentaakseen ja kouluttaakseen tekoälymalleja hankkeessa. Owkin-kehyksen puitteissa kerätyt potilastiedot säilyvät keskuksessa, jossa ne kerättiin, kun tekoälymalli kulkee laitosten välillä. Malli opetetaan erikseen jokaisessa tietojoukossa, ja sitten näiden koulutusten tulokset palautetaan keskeiseen paikkaan, jossa ne sekoitetaan.
Tämä tarjoaa ylimääräisen tietosuojakerroksen puhetiedoille. Bioeettikkoryhmä työskentelee projektin parissa tutkiakseen kielitietokannan ja kielipohjaisen diagnostiikan eettisiä ja oikeudellisia vaikutuksia. Tämä tarkoittaa, että saatat ihmetellä, onko äänesi suojattu sairausvakuutuksen siirrettävyyttä ja vastuullisuutta koskevan lain (HIPAA) nojalla, onko potilaillasi puhetietoja jne.
Onko mahdollista käyttää äänidataa diagnoosiin?
Puhetiedot ovat jo hyödyllisiä äänihäiriöiden diagnosoinnissa ja hoidossa. Kaikella tällä näyttää olevan valtava potentiaali hoitaa mielenterveyshäiriöitä, kuten masennus, ahdistusta, posttraumaattinen stressihäiriö ja monet muut myös tällä alalla.
Ääninäytteiden kerääminen veteraaneista ja äänisignaalien, kuten äänenkorkeuden, rytmin, taajuuden ja äänenvoimakkuuden, analysointi voi olla hyödyllistä etsi merkkejä näkymättömistä vammoista, kuten posttraumaattisesta stressihäiriöstä (PTSD), traumaattisesta aivovauriosta (TBI) ja masennus. Käyttämällä koneoppimista tutkimaan toimintoja puheessa, myös algoritmeja kehitetään sen parissa Valitse näitä sairauksia sairastavien ihmisten äänimallit ja vertaa niitä ihmisten ääninäytteisiin terveitä.
