AI (trí tuệ nhân tạo) ngày càng chứng minh được vai trò quan trọng trong chăm sóc sức khỏe, với sự hội tụ của các mô hình học máy, khoa học dữ liệu cải thiện quá trình điều trị bệnh nhân.
Nhóm nghiên cứu của Klick Labs (Mỹ) đã tạo ra mô hình AI có khả năng xác định liệu một người có mắc bệnh tiểu đường loại 2 hay không từ giọng nói trong 6-10 giây. Thử nghiệm cho thấy tỷ lệ chính xác là 89% đối với nữ giới và 86% đối với nam giới.
Biểu đồ thể hiện độ chính xác của AI này. Ảnh Daily Mail
Nhà khoa học Jaycee Kaufman giải thích: “Nghiên cứu của chúng tôi nhấn mạnh sự khác biệt đáng kể về giọng nói giữa những người khỏe mạnh và trường hợp mắc bệnh tiểu đường loại 2. Kết quả này có thể thay đổi cách sàng lọc bệnh tiểu đường. Các phương pháp hiện tại đòi hỏi nhiều thời gian và chi phí hơn, công nghệ giọng nói có khả năng loại bỏ hoàn toàn những rào cản đó”.
Theo Independent, kết luận dựa trên việc phân tích 18.000 bản ghi âm để xác định 14 đặc điểm âm thanh giúp phân biệt người mắc và không mắc bệnh tiểu đường. AI có thể phát hiện những thay đổi nhỏ về cao độ và cường độ của âm thanh mà tai người không thể nhận thấy.
Theo số liệu từ Liên đoàn Tiểu đường Quốc tế, công cụ trên có thể hữu ích cho khoảng 240 triệu người trưởng thành trên khắp thế giới đang sống chung với căn bệnh này mà không hề nhận ra.
AI sẽ đưa ra chẩn đoán chính xác hơn khi được bổ sung độ tuổi và chỉ số khối cơ thể (BMI) của bệnh nhân vào mô hình dự đoán. Ảnh Shutterstock
“Công nghệ giọng nói có thể cách mạng hóa hoạt động chăm sóc sức khỏe như một công cụ sàng lọc kỹ thuật số dễ tiếp cận và giá cả phải chăng”, nhà khoa học Yan Fossat nhận định.
AI đã tập trung vào một tập hợp các đặc điểm của giọng nói, trong đó có những thay đổi nhỏ về cao độ và cường độ giọng nói mà tai người không thể nghe thấy. Sau đó, ghép dữ liệu đó với thông tin sức khỏe cơ bản, bao gồm tuổi, giới tính, chiều cao và cân nặng của người tham gia nghiên cứu.
Vì thế mô hình AI này hứa hẹn sẽ giúp giảm đáng kể chi phí để thăm khám bệnh. Nhóm nghiên cứu cho biết mô hình của Klick Labs sẽ chính xác hơn khi được nhập thêm dữ liệu độ tuổi và chỉ số khối cơ thể (BMI) của người bệnh.
Ông Yan Fossat, Phó Giám đốc Klick Labs và là nhà nghiên cứu chính trong mô hình trên, tự tin rằng sản phẩm công nghệ giọng nói của họ mang tiềm năng to lớn trong việc xác định bệnh tiểu đường tuýp 2 và các tình trạng sức khỏe khác.
Cùng với đó, Giáo sư Fossat cũng giảng dạy tại Đại học Công nghệ Ontario, với chuyên môn là mô hình toán học và khoa học tính toán cho sức khỏe kỹ thuật số chia sẻ ông hy vọng phương pháp chẩn đoán bằng AI không xâm lấn và dễ tiếp cận của Klick có thể tạo điều kiện để chẩn đoán bệnh thông qua một ứng dụng điện thoại đơn giản. Điều đó sẽ giúp xác định và hỗ trợ hàng triệu người bị mắc bệnh tiểu đường tuýp 2 mà chưa có điều kiện đi khám sàng lọc.
Ông cũng bày tỏ hy vọng sẽ nhân rộng nghiên cứu mới này sang các lĩnh vực y tế khác, như tiền tiểu đường, sức khỏe phụ nữ và tăng huyết áp.
Bước tiếp theo của nhóm tác giả là mở rộng nghiên cứu để phát hiện bệnh tiền tiểu đường, tăng huyết áp dựa vào giọng nói.
