Đánh giá dữ liệu tiếng ho của người mắc Covid-9
TS Vũ Duy Thức cho biết, hiện nay TPHCM đã triển khai nhanh hệ thống Robocall, qua đó AI tự động gọi điện cho hàng triệu người dân và đặt câu hỏi cho họ để họ tự khai báo triệu chứng Covid-19. Điều này có ý nghĩa rất lớn trong việc sàng lọc nhanh những người cần xét nghiệm kỹ hơn và khoanh vùng các ổ dịch kịp thời. Tuy nhiên, hệ thống hiện nay cần người dân tự khai báo triệu chứng, trong khi nhiều người mắc Covid-19 nhưng chưa có triệu chứng.
Cơ sở để thực hiện điều này, theo TS Vũ Duy Thức là dữ liệu mở của thế giới hiện nay đang có 1.700 mẫu ghi âm tiếng ho của người dương tính (từ Thụy Sĩ và Ấn Độ) và nhiều mẫu âm tính, có dán nhãn. Nhiều nghiên cứu khoa học và thực nghiệm đã chứng minh qua tiếng ho có thể phát hiện chính xác người nhiễm Covid-19 dù có hay không có triệu chứng.
TS Vũ Duy Thức cho biết, hệ thống Robocall (robot gọi điện tự động) đã triển khai tại TPHCM, sẵn sàng lắp thêm AI Engine chẩn đoán tiếng ho. Dự án kỳ vọng việc xây dựng AI Engine chẩn đoán Covid qua tiếng ho sẽ có độ chính xác trên 90%. Để thực hiện điều này, dự án đề nghị các cơ qua chức năng hỗ trợ, giới thiệu đầu mối cơ quan chức năng để ghi âm thêm mẫu tiếng ho của người dương tính (có triệu chứng, chưa có triệu chứng) qua điện thoại.
Triển khai Dự án cộng đồng AICovidVN, nhóm mong muốn được hỗ trợ để ghi âm thêm tối thiểu 1.000 mẫu tiếng ho của người dương tính (có triệu chứng, chưa có triệu chứng) qua điện thoại, gửi về dự án. Lượng dữ liệu càng nhiều, AI Engine càng chẩn đoán chính xác và thông minh hơn.
Ngoài ra, có thể hết hợp với người khiếm thị để phối hợp chẩn đoán vòng 2 qua việc nghe bằng tai. Kết thúc dự án sẽ chuyển giao AI Engine cho Ban Chỉ đạo Quốc gia phòng chống dịch Covid-19 để phục vụ công tác chẩn đoán qua Robocall diện rộng.
Tiến tới làm ứng dụng trên điện thoại
TS Vũ Duy Thức cho biết, phát hiện Covid-19 bằng tiếng ho là công nghệ được phát triển bởi Viện Công nghệ Massachusetts (MIT, Mỹ) nhờ trí tuệ nhân tạo (AI). Ban đầu mô hình này từng dùng để chẩn đoán người bệnh Alzheimer qua thuật toán học máy, hay mạng nơron, được gọi là ResNet50, để phân biệt các mức độ khỏe mạnh khác nhau của dây thanh âm. Sau đó, một mạng thứ hai phân biệt các trạng thái cảm xúc ở người mắc Alzheimer. Mạng nơron thứ ba trên cơ sở dữ liệu về các cơn ho để phân biệt những thay đổi trong hoạt động của phổi và hô hấp.
Sau đó các nhà khoa học đã ứng dụng mô hình này bởi bệnh Covid-19 cũng có một số triệu chứng như suy giảm thần kinh cơ giống bệnh Alzheimer. Nhóm đề tài đã sử dụng 4.000 mẫu ghi âm tiếng ho của người bệnh và người khỏe mạnh để đào tạo mô hình AI. Kết quả, trong số tất cả các tiếng ho của những người bị nhiễm, mô hình đã xác định chính xác 98,5%. Đặc biệt hơn, nó còn xác định chính xác 100% tiếng ho của những người nhiễm Covid-19 nhưng không triệu chứng.
TS Vũ Duy Thức cho hay, sau khi dự án hoàn thành sẽ tùy ý sử dụng kết quả vào các mục đích khác nhau. Khi hoàn thiện AI Engine có thể được kỹ sư trí tuệ nhân tạo xây dựng ứng dụng điện thoại chẩn đoán sàng lọc Covid-19 qua tiếng ho cho cá nhân để thương mại hóa, chuyển giao một phần hoặc tất cả hệ thống cho Ban Chỉ đạo Quốc gia, hoặc công bố mã nguồn và dữ liệu mở phục vụ cộng đồng. Các doanh nghiệp, nhóm, cá nhân có nhu cầu tham gia hoạt động cộng đồng này xin mời tham gia Facebook Group của nhóm: bit.ly/aicovidvn.
TS Vũ Duy Thức mong nhận được sự hỗ trợ của cộng đồng để thu thập tiếng ho, xây dựng cơ sở dữ liệu để tích hợp phát hiện nhanh người mắc Covid-19 mà không mất công xét nghiệm sàng lọc. Giải pháp này được kỳ vọng sẽ giảm thiểu số lượng nhân viên y tế lấy mẫu xét nghiệm cực lớn, giảm thiểu nguồn lực xã hội trong việc khám sàng lọc người mắc Covid-19, đồng thời, phân loại nhanh chóng người mắc Covid-19 bằng công nghệ trí tuệ nhân tạo.
VietAI là tổ chức phi lợi nhuận do TS Vũ Duy Thức và Lương Minh Thắng, hai tiến sĩ AI trưởng thành từ Đại học Stanford (Mỹ) sáng lập. Tổ chức nhằm mục tiêu xây dựng công đồng AI tại Việt Nam để giải quyết vấn đề nâng cao chất lượng cuộc sống, bằng cách tổ chức những khóa học AI cho nhóm tài năng hoặc kết nối với các dự án đầy thách thức để họ có thể đưa các kỹ năng được học vào thực tế.