人工知能: 技術により音声ベースの診断が可能になります

医療は医師と患者の間の適切な対話に大きく依存する分野です。 正確な診断には、患者の問題を忠実に理解することが不可欠です。 問題の存在を確認するために使用される主なツールは、体液検査と、MRI や X 線などの画像検査です。

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しかし、多くの病気の診断に役立つ可能性のある新しい経路が存在します。 研究者たちは、音色を診断ツールとして使用して病気を正確に特定できる人工知能システムの開発に取り組んでいます。

音声がどのように診断ツールになり得るのでしょうか?

病気は心臓、肺、脳、筋肉、声帯などの臓器に影響を及ぼし、人の声を変える可能性があります。 人工知能による音声分析は、医療システムの新たな可能性を開きます。 予防的リスク診断と臨床転帰の遠隔監視を目的とした音声バイオマーカー 症状。 それを念頭に置くと、健康関連の目的で音声を使用する可能性がいくつか考えられます。

この環境には、患者と診療所の両方の観点から見て、大きな可能性が秘められています。

私たちの声帯から発せられる複雑な音色のセットである声には、大量の情報が含まれており、社会的相互作用において重要な役割を果たしています。 共有できるようになります 洞察 私たちの感情、恐怖、感情、興奮について。

音量や音質を調整できます。 スマートフォンやコネクテッド スピーカーなどのスマート ホーム デバイス上の仮想アシスタントや音声アシスタントは現在人気があり、この新しい現実への道を切り開いています。 音声技術、音声信号分析、自然言語処理、および理解技術の進歩により、 診断、分類、モニタリングのための音声バイオマーカーの特定など、多くの潜在的な音声アプリケーションに対応 リモート。

人工知能は音声を診断ツールとして使用します

研究者は現在、最終的には深刻な病気を診断できる AI ベースのツールを開発しています。 彼らは、アルツハイマー病から癌に至るまで、あらゆるものを標的としています。

先週火曜日に発表された、国立衛生研究所が資金提供するこのプロジェクトの目的は、 人間の声を、血液や血液などの病気のバイオマーカーとして使用できるものに変換すること。 温度。

国立衛生研究所のウェブサイトによると、彼らは状況に応じて 4 年間で 1 億 3,000 万ドルを投資する予定です。 生物医学および研究コミュニティによる人工知能 (ANDAVA) の広範な使用を加速するための資金の利用可能性 行動的な。

国立衛生研究所の人工知能への橋 (Bridge2AI) プログラムの共同基金は、 さまざまな分野や背景を持つチームメンバーが、手法に対応するツール、リソース、豊富なデータを作成します AIの。 同時に、このプログラムは、そのツールとデータが、データ収集と分析中に発生する可能性のある不平等や倫理的問題を永続させないことを保証します。

ワイル・コーネル大学計算生物医学研究所の教授であり、有力な研究者の一人であるオリヴィエ・エレメント氏は次のように述べています。 プロジェクト研究者の皆さん、音声データの素晴らしい点は、収集できるデータの中で最も強力で安価なタイプの 1 つであることです。 人の。 価格も非常に手頃なので、どんな患者様でも気軽に服用することができます。 これは、大規模なデータベースを作成する場合に便利です。

USFヘルスの耳鼻咽喉科医であり、このプロジェクトのもう一人の主任研究員であるヤエル・ベンスーサン氏は次のように述べた。 過去にも同様の取り組みはあったが、そのほとんどは規模が小さすぎて実現できなかったという。 効果的。 適切なデータベースが存在しないことも重要な要因でした。 これは比較的新しい研究分野であるため、研究者はこのシステムに関する最良の情報収集方法をまだ発見していません。 進行中のプロジェクトでは、このためのデータ収集標準を確立します。

チームは、声帯麻痺、アルツハイマー病、パーキンソン病、うつ病、肺炎、自閉症を持つ参加者から音声データを収集するアプリを作成することから始めます。 すべての採取を監視する医師が割り当てられます。 「たとえば、パーキンソン病を患っている人は、声が低くなり、話すのも遅くなることがあります」とベンスーサン氏は言います。

このアプリケーションでは、音声を録音し、文章を読み、テキスト全体を読む必要があります。 一部の医師によると、患者の話し方によって脳転移があることがわかるそうです。

診断音声データはどのように保護されますか?

世論調査チームは人工知能企業 Owkin と協力して、プロジェクトの人工知能モデルの構築とトレーニングを行っています。 Owkin フレームワークでは、収集された患者データは、AI モデルが施設間を移動する間、収集されたセンターに残ります。 モデルは各データセットで個別にトレーニングされ、その後、それらのトレーニングの結果が中央の場所に返され、そこで混合されます。

これにより、音声データのプライバシー層がさらに強化されます。 生命倫理学者のチームは、言語データベースと言語ベースの診断の倫理的および法的影響を調査するプロジェクトに取り組んでいます。 これは、あなたの音声が医療保険相互運用性と説明責任法 (HIPAA) に基づいて保護されるかどうか、患者が音声データを持っているかどうかなどについて疑問に思うかもしれないことを意味します。

音声データを診断に利用することはできますか？

音声データはすでに音声障害の診断と治療に役立っています。 これらすべては、次のような精神的健康障害の治療に多大な可能性を秘めているようです。 うつ, 不安, 心的外傷後ストレス障害 この地域には他にも多くの人がいます。

退役軍人から音声サンプルを収集し、ピッチ、リズム、周波数、音量などの音声信号を分析することは、次のことに役立ちます。 心的外傷後ストレス障害（PTSD）、外傷性脳損傷（TBI）などの目に見えない損傷の兆候を探します。 うつ。 機械学習を使用して音声の機能を探索することにより、アルゴリズムも開発されています。 これらの障害を持つ人々の音声パターンを選択し、それらを人々の音声サンプルと比較します。 健康。