Kecerdasan buatan: teknologi akan memungkinkan diagnostik berbasis suara

Kedokteran adalah bidang yang sangat bergantung pada dialog yang memadai antara dokter dan pasien. Pemahaman yang benar tentang masalah pasien sangat penting untuk diagnosis yang akurat. Alat utama yang digunakan untuk memastikan adanya masalah adalah tes cairan tubuh dan pencitraan seperti MRI dan X-ray.

Baca selengkapnya: Apakah diagnosis depresi menjamin hak atas manfaat apa pun dari INSS?

Namun, ada jalur baru potensial yang berguna dalam mendiagnosis banyak penyakit. Para peneliti sedang bekerja untuk mengembangkan sistem kecerdasan buatan yang dapat menggunakan timbre sebagai alat diagnostik untuk menentukan penyakit.

Bagaimana suara bisa menjadi alat diagnostik?

Penyakit dapat memengaruhi organ seperti jantung, paru-paru, otak, otot, atau pita suara, yang dapat mengubah suara seseorang. Analisis suara melalui kecerdasan buatan membuka kemungkinan baru bagi sistem kesehatan melalui penggunaan biomarker audio untuk tujuan diagnosis risiko pencegahan dan pemantauan jarak jauh hasil klinis dan gejala. Dengan mengingat hal itu, mungkin ada beberapa kemungkinan penggunaan suara untuk tujuan yang berhubungan dengan kesehatan.

Ada potensi yang sangat besar di lingkungan ini baik dari sudut pandang pasien maupun klinik.

Suara, yang merupakan kumpulan timbre kompleks yang berasal dari pita suara kita, mengandung banyak informasi dan memainkan peran penting dalam interaksi sosial. Itu memungkinkan kita untuk berbagi wawasan tentang perasaan, ketakutan, emosi, dan kegembiraan kita.

Anda dapat menyesuaikan volume atau nada. Asisten virtual dan suara pada ponsel cerdas atau perangkat rumah pintar seperti speaker yang terhubung kini populer dan telah membuka jalan bagi realitas baru ini. Kemajuan dalam teknologi ucapan, analisis sinyal ucapan, pemrosesan bahasa alami, dan teknik pemahaman telah terbuka untuk banyak aplikasi ucapan potensial, seperti mengidentifikasi biomarker ucapan untuk diagnosis, klasifikasi, atau pemantauan terpencil.

Kecerdasan buatan akan menggunakan suara sebagai alat diagnostik

Para peneliti sekarang sedang mengembangkan alat berbasis AI yang pada akhirnya dapat mendiagnosis penyakit serius. Mereka menargetkan semuanya, mulai dari Alzheimer hingga kanker.

Proyek yang didanai oleh National Institutes of Health, yang diumumkan Selasa lalu, bertujuan untuk untuk mengubah suara manusia menjadi sesuatu yang dapat digunakan sebagai biomarker penyakit, seperti darah atau suhu.

Menurut situs National Institutes of Health, mereka akan menginvestasikan $130 juta selama empat tahun, tergantung pada ketersediaan dana, untuk mempercepat penggunaan kecerdasan buatan (ANDAVA) secara luas oleh komunitas biomedis dan penelitian perilaku.

Dana Bersama dari program National Institutes of Health's Bridge to Artificial Intelligence (Bridge2AI) menyatukan anggota tim dari berbagai disiplin ilmu dan latar belakang untuk membuat alat, sumber daya, dan data kaya yang merespons metode dari AI. Pada saat yang sama, program ini akan memastikan bahwa alat dan datanya tidak melanggengkan ketidaksetaraan atau masalah etika yang mungkin timbul selama pengumpulan dan analisis data.

Menurut Olivier Element, seorang profesor di Institute for Computational Biomedicine di Weill Cornell Medicine dan salah satu pemimpin peneliti proyek, hal hebat tentang data suara adalah bahwa ini adalah salah satu jenis data yang paling kuat dan murah yang dapat dikumpulkan orang. Ini juga sangat terjangkau dan mudah dikonsumsi oleh setiap pasien. Ini berguna saat membuat database besar.

Yaël Bensoussan, seorang otolaryngologist di USF Health dan penyelidik utama lainnya dalam proyek tersebut mengatakan bahwa sementara ada upaya serupa di masa lalu, kebanyakan dari mereka terlalu kecil untuk dilakukan efektif. Kurangnya database yang memadai juga merupakan faktor penting. Karena ini adalah bidang studi yang relatif baru, para peneliti belum menemukan praktik pengumpulan informasi terbaik untuk sistem ini. Proyek yang sedang berlangsung akan menetapkan standar pengumpulan data untuk ini.

Tim memulai dengan membuat aplikasi yang mengumpulkan data suara dari peserta dengan kelumpuhan pita suara, penyakit Alzheimer, Parkinson, depresi, pneumonia, dan autisme. Seorang dokter akan ditugaskan untuk memantau semua koleksi. "Misalnya, seseorang yang menderita penyakit Parkinson akan menemukan bahwa suaranya bisa lebih rendah dan bicaranya juga lebih lambat," kata Bensoussan.

Aplikasi ini mengharuskan Anda merekam audio, membaca kalimat, dan membaca seluruh teks. Menurut beberapa dokter, Anda dapat mengetahui bahwa pasien mengalami metastasis otak dari cara mereka berbicara.

Bagaimana data ucapan diagnostik dilindungi?

Tim jajak pendapat berkolaborasi dengan perusahaan kecerdasan buatan Owkin untuk membangun dan melatih model kecerdasan buatan dalam proyek tersebut. Di bawah kerangka kerja Owkin, data pasien yang dikumpulkan tetap berada di pusat tempat pengumpulannya sementara model AI berjalan antar institusi. Model dilatih secara terpisah pada setiap kumpulan data, dan kemudian hasil dari pelatihan tersebut dikembalikan ke lokasi pusat di mana hasil tersebut dicampur.

Ini memberikan lapisan privasi tambahan untuk data suara. Sebuah tim ahli bioetika sedang mengerjakan proyek untuk memeriksa implikasi etis dan hukum dari basis data bahasa dan diagnostik berbasis bahasa. Ini berarti Anda mungkin bertanya-tanya apakah suara Anda dilindungi oleh Undang-Undang Portabilitas dan Akuntabilitas Asuransi Kesehatan (HIPAA), apakah pasien Anda memiliki data suara, dll.

Apakah mungkin menggunakan data suara untuk diagnosis?

Data ucapan sudah berguna untuk mendiagnosis dan mengobati gangguan suara. Semua ini tampaknya memiliki potensi yang luar biasa untuk mengobati gangguan kesehatan mental seperti depresi, kecemasan, gangguan stres pascatrauma dan banyak lainnya juga di daerah ini.

Mengumpulkan sampel suara dari para veteran dan menganalisis sinyal vokal seperti nada, ritme, frekuensi, dan volume dapat berguna untuk mencari tanda-tanda cedera tak terlihat seperti gangguan stres pasca-trauma (PTSD), cedera otak traumatis (TBI) dan depresi. Dengan menggunakan pembelajaran mesin untuk menjelajahi fungsi dalam suara, algoritme juga sedang dikerjakan untuk itu pilih pola suara pada orang dengan gangguan ini dan bandingkan dengan sampel suara dari orang sehat.