Tıp, büyük ölçüde doktorlar ve hastalar arasındaki yeterli diyaloğa dayanan bir alandır. Doğru bir teşhis için hastanın probleminin doğru bir şekilde anlaşılması şarttır. Sorunların varlığını doğrulamak için kullanılan ana araçlar, vücut sıvısı testleri ve MRI ve X-ray gibi görüntülemelerdir.
Devamını oku: Depresyon teşhisi, INSS'den herhangi bir şekilde yararlanma hakkını garanti eder mi?
daha fazla gör
Gençliğin Sırrı? Araştırmacılar nasıl tersine çevrileceğini ortaya koyuyor…
Yulaf lapasının "güçleri": Yulafın faydalarına göz atın…
Bununla birlikte, birçok hastalığın teşhisinde faydalı olabilecek potansiyel yeni bir yol vardır. Araştırmacılar, tınıyı hastalığı saptamak için bir teşhis aracı olarak kullanabilen yapay zeka sistemleri geliştirmek için çalışıyorlar.
Ses nasıl bir teşhis aracı olabilir?
Hastalıklar kalp, akciğerler, beyin, kaslar veya ses telleri gibi kişinin sesini değiştirebilecek organları etkileyebilir. Yapay zeka aracılığıyla ses analizi, sağlık sistemi için yeni olanaklar sunuyor. Önleyici risk teşhisi ve klinik sonuçların uzaktan izlenmesi amacıyla sesli biyobelirteçler ve belirtiler. Bunu akılda tutarak, sesin sağlıkla ilgili amaçlar için birkaç olası kullanımı olabilir.
Bu ortamda hem hasta hem de klinik açısından muazzam bir potansiyel var.
Ses tellerimizden gelen karmaşık bir tını seti olan ses, büyük miktarda bilgi içerir ve sosyal etkileşimlerde önemli bir rol oynar. paylaşmamızı sağlar içgörüler duygularımız, korkularımız, duygularımız ve heyecanımız hakkında.
Sesi veya tonu ayarlayabilirsiniz. Akıllı telefonlardaki sanal ve sesli asistanlar veya bağlantılı hoparlörler gibi akıllı ev cihazları artık popüler ve bu yeni gerçekliğin yolunu açtı. Konuşma teknolojisindeki ilerlemeler, konuşma sinyali analizi, doğal dil işleme ve anlama teknikleri açıldı. teşhis, sınıflandırma veya izleme için konuşma biyobelirteçlerinin tanımlanması gibi birçok potansiyel konuşma uygulaması için uzak.
Yapay zeka, sesi teşhis aracı olarak kullanacak
Araştırmacılar artık sonunda ciddi hastalıkları teşhis edebilecek yapay zeka tabanlı araçlar geliştiriyorlar. Alzheimer'dan kansere kadar her şeyi hedefliyorlar.
Geçtiğimiz Salı günü açıklanan Ulusal Sağlık Enstitüleri tarafından finanse edilen proje, insan sesini kan gibi bir hastalık biyobelirteç olarak kullanılabilecek bir şeye dönüştürmek için sıcaklık.
Ulusal Sağlık Enstitüleri web sitesine göre, dört yılda 130 milyon dolar yatırım yapacaklar. biyomedikal ve araştırma toplulukları tarafından yapay zekanın (ANDAVA) yaygın kullanımını hızlandırmak için fonların mevcudiyeti davranışsal.
Ulusal Sağlık Enstitüleri Ortak Fonu'nun Yapay Zeka Köprüsü (Bridge2AI) programı bir araya getiriyor yöntemlere yanıt veren araçlar, kaynaklar ve zengin veriler oluşturmak için farklı disiplinlerden ve geçmişlerden ekip üyeleri AI'nın. Aynı zamanda program, araçlarının ve verilerinin, veri toplama ve analizi sırasında ortaya çıkabilecek eşitsizlikleri veya etik sorunları sürdürmemesini sağlayacaktır.
Weill Cornell Medicine'deki Hesaplamalı Biyotıp Enstitüsü'nde profesör ve önde gelenlerden biri olan Olivier Element'e göre proje araştırmacıları, ses verileriyle ilgili harika olan şey, toplanabilecek en güçlü ve ucuz veri türlerinden biri olmasıdır. insanların. Aynı zamanda çok ekonomiktir ve herhangi bir hasta için alınması kolaydır. Bu, büyük veritabanları oluştururken kullanışlıdır.
USF Health'te bir kulak burun boğaz uzmanı ve projedeki başka bir baş araştırmacı olan Yaël Bensoussan, şunları söyledi: geçmişte benzer çabalar olsa da, çoğu olamayacak kadar küçüktü. etkili. Yeterli bir veri tabanının olmaması da önemli bir faktördü. Bu nispeten yeni bir çalışma alanı olduğu için, araştırmacılar henüz bu sistem için en iyi bilgi toplama uygulamalarını keşfetmediler. Devam eden projeler bunun için veri toplama standartları oluşturacaktır.
Ekip, ses teli felci, Alzheimer hastalığı, Parkinson, depresyon, pnömoni ve otizmli katılımcılardan ses verilerini toplayan bir uygulama oluşturarak işe başlıyor. Tüm koleksiyonları izlemek için bir doktor atanacaktır. Bensoussan, "Örneğin, Parkinson hastalığı olan biri, sesinin daha alçak olabileceğini ve konuşmasının da daha yavaş olduğunu görecektir" diyor.
Uygulama, bir ses kaydetmenizi, bir cümle okumanızı ve tüm metni okumanızı gerektirir. Bazı doktorlara göre hastaların beyin metastazı olduğunu konuşmalarından anlayabilirsiniz.
Teşhis konuşma verileri nasıl korunur?
Anket ekibi, projedeki yapay zeka modellerini oluşturmak ve eğitmek için yapay zeka şirketi Owkin ile iş birliği yapıyor. Owkin çatısı altında toplanan hasta verileri, AI modeli kurumlar arasında dolaşırken toplandığı merkezde kalıyor. Model, her veri kümesinde ayrı ayrı eğitilir ve ardından bu eğitimlerin sonuçları, karıştırıldığı merkezi bir konuma döndürülür.
Bu, ses verileri için ek bir gizlilik katmanı sağlar. Biyoetik uzmanlarından oluşan bir ekip, bir dil veri tabanının ve dil tabanlı teşhisin etik ve yasal sonuçlarını incelemek için proje üzerinde çalışıyor. Bu, sesinizin Sağlık Sigortası Taşınabilirlik ve Hesap Verebilirlik Yasası (HIPAA) kapsamında korunup korunmadığını, hastalarınızın ses verilerine sahip olup olmadığını vb. merak edebileceğiniz anlamına gelir.
Teşhis için ses verilerini kullanmak mümkün mü?
Konuşma verileri, ses bozukluklarının teşhisi ve tedavisi için zaten yararlıdır. Bütün bunlar, aşağıdakiler gibi ruh sağlığı bozukluklarının tedavisi için muazzam bir potansiyele sahip gibi görünmektedir: depresyon, endişe, travmatik stres bozukluğu sonrası ve diğerleri de bu alanda.
Eski askerlerden ses örnekleri toplamak ve ses perdesi, ritim, frekans ve ses seviyesi gibi ses sinyallerini analiz etmek yararlı olabilir. travma sonrası stres bozukluğu (TSSB), travmatik beyin hasarı (TBI) ve depresyon. Sesteki işlevleri keşfetmek için makine öğrenimini kullanarak, bu konuda algoritmalar da çalışılıyor. bu bozukluklara sahip kişilerde ses kalıplarını seçin ve bunları insanlardan alınan ses örnekleriyle karşılaştırın sağlıklı.