인공 지능: 음성 기반 진단을 가능하게 하는 기술

의학은 주로 의사와 환자 간의 적절한 대화에 의존하는 분야입니다. 정확한 진단을 위해서는 환자의 문제에 대한 충실한 이해가 필수적입니다. 문제의 존재를 확인하는 데 사용되는 주요 도구는 체액 검사와 MRI 및 X-ray와 같은 영상입니다.

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그러나 많은 질병을 진단하는 데 유용할 수 있는 잠재적인 새로운 경로가 있습니다. 연구자들은 음색을 질병을 정확히 찾아내는 진단 도구로 사용할 수 있는 인공 지능 시스템을 개발하기 위해 노력하고 있습니다.

음성이 어떻게 진단 도구가 될 수 있습니까?

질병은 심장, 폐, 뇌, 근육 또는 성대와 같은 기관에 영향을 미쳐 사람의 목소리를 바꿀 수 있습니다. 인공지능을 통한 음성 분석은 의료 시스템의 새로운 가능성을 열어줍니다. 예방 위험 진단 및 임상 결과의 원격 모니터링을 목적으로 하는 오디오 바이오마커 및 증상. 이를 염두에 두고 건강 관련 목적으로 음성을 여러 가지 용도로 사용할 수 있습니다.

환자와 진료소의 관점 모두에서 이 환경에는 엄청난 잠재력이 있습니다.

우리의 성대에서 나오는 복잡한 음색 집합인 목소리는 많은 양의 정보를 포함하고 있으며 사회적 상호 작용에서 중요한 역할을 합니다. 공유할 수 있습니다. 통찰력 우리의 감정, 두려움, 감정 및 흥분에 대해.

볼륨이나 톤을 조정할 수 있습니다. 스마트폰이나 커넥티드 스피커와 같은 스마트 홈 장치의 가상 및 음성 도우미는 이제 인기를 얻고 있으며 이 새로운 현실을 위한 길을 열었습니다. 음성 기술, 음성 신호 분석, 자연어 처리 및 이해 기술의 발전이 열렸습니다. 진단, 분류 또는 모니터링을 위한 음성 바이오마커 식별과 같은 많은 잠재적 음성 응용 분야 원격.

인공 지능은 음성을 진단 도구로 사용합니다.

연구원들은 현재 심각한 질병을 진단할 수 있는 AI 기반 도구를 개발하고 있습니다. 그들은 알츠하이머에서 암에 이르기까지 모든 것을 표적으로 삼습니다.

지난 화요일에 발표된 국립 보건원(National Institutes of Health)이 자금을 지원하는 이 프로젝트의 목표는 다음과 같습니다. 인간의 목소리를 혈액 또는 온도.

국립보건원(National Institutes of Health) 웹사이트에 따르면 그들은 4년 동안 1억 3천만 달러를 투자할 것이라고 합니다. 생물 의학 및 연구 커뮤니티에서 인공 지능(ANDAVA)의 광범위한 사용을 가속화하기 위한 자금 가용성 행동.

National Institutes of Health의 Bridge to Artificial Intelligence(Bridge2AI) 프로그램의 공동 기금은 방법에 반응하는 도구, 리소스 및 풍부한 데이터를 만들기 위해 다양한 분야와 배경을 가진 팀원 AI의. 동시에 프로그램은 도구와 데이터가 데이터 수집 및 분석 중에 발생할 수 있는 불평등이나 윤리적 문제를 영속화하지 않도록 합니다.

Weill Cornell Medicine의 Computational Biomedicine 연구소의 교수이자 최고의 과학자 중 한 명인 Olivier Element에 따르면 프로젝트 연구원들에게 음성 데이터의 좋은 점은 수집할 수 있는 가장 강력하고 저렴한 유형의 데이터 중 하나라는 점입니다. 사람들의. 또한 매우 저렴하고 모든 환자가 복용하기 쉽습니다. 이는 대규모 데이터베이스를 생성할 때 유용합니다.

USF Health의 이비인후과 의사이자 이 프로젝트의 또 다른 수석 연구원인 Yaël Bensoussan은 다음과 같이 말했습니다. 과거에도 비슷한 노력이 있었지만 대부분은 너무 작아서 효과적인. 적절한 데이터베이스의 부족도 중요한 요인이었습니다. 이것은 비교적 새로운 연구 영역이기 때문에 연구원들은 아직 이 시스템에 대한 최상의 정보 수집 방법을 발견하지 못했습니다. 진행 중인 프로젝트는 이를 위한 데이터 수집 표준을 수립할 것입니다.

팀은 성대 마비, 알츠하이머병, 파킨슨병, 우울증, 폐렴, 자폐증이 있는 참가자의 음성 데이터를 수집하는 앱을 만드는 것으로 시작합니다. 모든 컬렉션을 모니터링하기 위해 의사가 지정됩니다. "예를 들어, 파킨슨병이 있는 사람은 자신의 목소리가 낮을 수 있고 말하는 속도도 느리다는 것을 알게 될 것입니다."라고 Bensoussan은 말합니다.

응용 프로그램을 사용하려면 오디오를 녹음하고 문장을 읽고 전체 텍스트를 읽어야 합니다. 일부 의사에 따르면 환자가 말하는 방식으로 뇌 전이가 있음을 알 수 있습니다.

진단 음성 데이터는 어떻게 보호됩니까?

투표 팀은 인공 지능 회사인 Owkin과 협력하여 프로젝트의 인공 지능 모델을 구축하고 교육하고 있습니다. Owkin 프레임워크에서 수집된 환자 데이터는 AI 모델이 기관 간에 이동하는 동안 수집된 중앙에 유지됩니다. 모델은 각 데이터 세트에 대해 개별적으로 학습된 다음 해당 학습 결과가 혼합된 중앙 위치로 반환됩니다.

이는 음성 데이터에 대한 추가 프라이버시 계층을 제공합니다. 생명윤리학자 팀이 언어 데이터베이스와 언어 기반 진단의 윤리적, 법적 의미를 조사하는 프로젝트를 진행하고 있습니다. 즉, 환자가 음성 데이터 등을 가지고 있다면 귀하의 음성이 HIPAA(Health Insurance Portability and Accountability Act)에 따라 보호되는지 궁금할 수 있습니다.

진단을 위해 음성 데이터를 사용할 수 있습니까?

음성 데이터는 이미 음성 장애를 진단하고 치료하는 데 유용합니다. 이 모든 것은 다음과 같은 정신 건강 장애를 치료할 수 있는 엄청난 잠재력을 가지고 있는 것으로 보입니다. 우울증, 불안, 외상 후 스트레스 장애 그리고 이 지역에 있는 다른 많은 사람들도 마찬가지입니다.

퇴역 군인의 음성 샘플을 수집하고 피치, 리듬, 주파수 및 볼륨과 같은 음성 신호를 분석하는 것은 다음과 같은 경우에 유용할 수 있습니다. 외상 후 스트레스 장애(PTSD), 외상성 뇌 손상(TBI) 및 우울증. 기계 학습을 사용하여 음성에서 기능을 탐색함으로써 알고리즘도 작업하고 있습니다. 이러한 장애가 있는 사람들의 음성 패턴을 선택하고 이를 사람들의 음성 샘플과 비교합니다. 건강한.