בינה מלאכותית: הטכנולוגיה תאפשר אבחון מבוסס קול

רפואה היא תחום שתלוי במידה רבה בדיאלוג הולם בין רופאים למטופלים. הבנה נאמנה של הבעיה של המטופל חיונית לאבחון מדויק. הכלים העיקריים המשמשים לאישוש נוכחות של בעיות הם בדיקות נוזלי גוף והדמיה כגון MRI ורנטגן.

קרא עוד: האם האבחנה של דיכאון מבטיחה את הזכות להטבה כלשהי מה-INSS?

עם זאת, יש מסלול חדש פוטנציאלי שיכול להיות שימושי באבחון מחלות רבות. חוקרים פועלים לפיתוח מערכות בינה מלאכותית שיכולות להשתמש בגוון ככלי אבחון לאיתור מחלות.

איך הקול יכול להיות כלי אבחון?

מחלות יכולות להשפיע על איברים כמו הלב, הריאות, המוח, השרירים או מיתרי הקול, מה שעלול לשנות את קולו של אדם. ניתוח קול באמצעות בינה מלאכותית פותח אפשרויות חדשות למערכת הבריאות באמצעות שימוש ב סמנים ביולוגיים לשמע לצורך אבחון סיכונים מונע וניטור מרחוק של תוצאות קליניות ו סימפטומים. עם זאת בחשבון, עשויים להיות מספר שימושים אפשריים בקול למטרות הקשורות לבריאות.

יש פוטנציאל עצום בסביבה הזו מנקודת מבט של מטופל ומרפאה כאחד.

הקול, שהוא מערכת מורכבת של גויים שמגיעה ממיתרי הקול שלנו, מכיל כמות גדולה של מידע וממלא תפקיד חשוב באינטראקציות חברתיות. זה מאפשר לנו לשתף

תובנות על הרגשות, הפחדים, הרגשות וההתרגשות שלנו.

אתה יכול להתאים את עוצמת הקול או הטון. עוזרות וירטואליות ועוזרות קוליות בסמארטפונים או במכשירי בית חכם כמו רמקולים מחוברים הם כעת פופולריים וסללו את הדרך למציאות החדשה הזו. התקדמות בטכנולוגיית דיבור, ניתוח אותות דיבור, עיבוד שפה טבעית וטכניקות הבנה נפתחו עבור יישומי דיבור פוטנציאליים רבים, כגון זיהוי סמנים ביולוגיים של דיבור לצורך אבחון, סיווג או ניטור מְרוּחָק.

בינה מלאכותית תשתמש בקול ככלי אבחון

חוקרים מפתחים כעת כלים מבוססי AI שיכולים בסופו של דבר לאבחן מחלות קשות. הם מכוונים לכל דבר, החל מאלצהיימר ועד סרטן.

הפרויקט שמומן על ידי המכונים הלאומיים לבריאות, שהוכרז ביום שלישי שעבר, שואף להפוך את הקול האנושי למשהו שיכול לשמש כסמן ביולוגי של מחלה, כגון דם או טֶמפֶּרָטוּרָה.

על פי אתר המכון הלאומי לבריאות, הם ישקיעו 130 מיליון דולר במשך ארבע שנים, בהתאם ל זמינות כספים, כדי להאיץ את השימוש הנרחב בבינה מלאכותית (ANDAVA) על ידי הקהילות הביו-רפואיות והמחקריות התנהגותי.

הקרן המשותפת של הגשר לבינה מלאכותית של המכונים הלאומיים לבריאות (Bridge2AI) מפגישה חברי צוות מדיסציפלינות ורקע מגוונים כדי ליצור כלים, משאבים ונתונים עשירים המגיבים לשיטות של AI. יחד עם זאת, התוכנית תבטיח שהכלים והנתונים שלה לא ינציחו אי שוויון או בעיות אתיות שעלולות להתעורר במהלך איסוף וניתוח הנתונים.

לדברי אוליבייה אלמנט, פרופסור במכון לביורפואה חישובית ב-Will Cornell Medicine ואחד המובילים חוקרי הפרויקט, הדבר הגדול בנתוני קול הוא שזהו אחד מסוגי הנתונים החזקים והזולים ביותר שניתן לאסוף של אנשים. זה גם מאוד משתלם וקל לקחת עבור כל מטופל. זה שימושי בעת יצירת מסדי נתונים גדולים.

יעל בנסוסן, רופא אף אוזן גרון ב-USF Health וחוקר ראשי נוסף בפרויקט אמרה שלמרות שהיו מאמצים דומים בעבר, רובם היו קטנים מכדי להיות יָעִיל. היעדר מסד נתונים הולם היה גם גורם חשוב. מכיוון שזהו תחום מחקר חדש יחסית, החוקרים עדיין לא גילו את שיטות איסוף המידע הטובות ביותר עבור מערכת זו. פרויקטים מתמשכים יקבעו תקני איסוף נתונים לכך.

הצוות מתחיל ביצירת אפליקציה שאוספת נתוני קול ממשתתפים עם שיתוק מיתרי הקול, מחלת אלצהיימר, פרקינסון, דיכאון, דלקת ריאות ואוטיזם. רופא יוקצה למעקב אחר כל האוספים. "לדוגמה, מי שחולה במחלת פרקינסון יגלה שהקול שלו יכול להיות נמוך יותר ושהדיבור שלו איטי יותר", אומר בנסוסן.

האפליקציה דורשת מכם להקליט שמע, לקרוא משפט ולקרוא טקסט שלם. לדברי חלק מהרופאים, ניתן לדעת שלמטופלים יש גרורות במוח לפי הדרך שבה הם מדברים.

כיצד מוגנים נתוני דיבור אבחנתיים?

צוות הסקר משתף פעולה עם חברת הבינה המלאכותית Owkin כדי לבנות ולהכשיר את דגמי הבינה המלאכותית בפרויקט. במסגרת Owkin, נתוני מטופלים שנאספו נשארים במרכז בו נאספו בזמן שמודל הבינה המלאכותית עובר בין מוסדות. המודל מאומן בנפרד על כל מערך נתונים, ולאחר מכן תוצאות האימונים הללו מוחזרות למיקום מרכזי שבו הן מעורבות.

זה מספק שכבה נוספת של פרטיות עבור נתוני קול. צוות ביואתיקאים עובד על הפרויקט לבחינת ההשלכות האתיות והמשפטיות של מאגר שפה ואבחון מבוסס שפה. זה אומר שאתה עשוי לתהות אם הקול שלך מוגן על פי חוק הניידות והאחריות של ביטוח הבריאות (HIPAA), אם למטופלים שלך יש נתונים קוליים וכו'.

האם ניתן להשתמש בנתונים קוליים לאבחון?

נתוני דיבור כבר שימושיים לאבחון וטיפול בהפרעות קול. נראה שלכל זה יש פוטנציאל אדיר לטיפול בהפרעות נפשיות כגון דִכָּאוֹן, חֲרָדָה, הפרעת דחק פוסט טראומטית ועוד רבים אחרים גם בתחום זה.

איסוף דגימות קול מוותיקים וניתוח אותות קוליים כגון גובה, קצב, תדר ועוצמת קול יכולים להיות שימושיים עבור חפש סימנים של פציעות בלתי נראות כמו הפרעת דחק פוסט טראומטית (PTSD), פגיעה מוחית טראומטית (TBI) ו דִכָּאוֹן. על ידי שימוש בלמידת מכונה כדי לחקור פונקציות בקול, עובדים על זה גם אלגוריתמים בחרו דפוסי קול אצל אנשים עם הפרעות אלו והשוו אותם עם דגימות קול מאנשים בָּרִיא.