Ngày 26.4, PGS-TS Nguyễn Thanh Hiệp, Hiệu trưởng Trường ĐH Y khoa Phạm Ngọc Thạch TP.HCM, cho biết ông cùng cộng sự là PGS-TS Trần Đăng Khoa, Bộ môn Giải phẫu học của trường này; TS Nguyễn Đình Sơn, giảng viên khoa Cơ khí giao thông ĐH Bách Khoa, ĐH Đà Nẵng (người lập trình trí tuệ nhân tạo - AI nhận dạng tiếng ho) thực hiện đề tài nghiên cứu: “Xây dựng cơ sở dữ liệu tiếng ho trên bệnh nhân Covid-19 và đánh giá độ chính xác, độ tin cậy của ứng dụng AI “Covid coughing detection” trên người Việt”.
Đề tài thực hiện với 2 mục tiêu nghiên cứu: Xây dựng cơ sở dữ liệu tiếng ho trên bệnh nhân (BN) Covid-19 tại các bệnh viện (BV) thu dung. Bước đầu đánh giá độ nhạy và độ đặc hiệu của ứng dụng AI “Covid coughing detection” (AI) trên người Việt nhiễm Covid-19.
Giúp tầm soát
Kết quả nghiên cứu trên 528 BN Covid-19 và 218 tình nguyện viên không mắc Covid-19 cho thấy, phần mềm chẩn đoán tiếng ho dựa trên AI có độ nhạy 64% (xác suất để xác định đúng người có bệnh) và độ đặc hiệu 88% (xác suất để xác định đúng người không có bệnh). Dựa trên dữ liệu thu thập tiếng ho trên người Việt sẽ nâng xác suất độ nhạy và độ đặc hiệu trên người Việt, phần mềm này có giá trị tầm soát theo dõi diễn tiến trên BN.
Theo PGS-TS Nguyễn Thanh Hiệp, hầu hết các BN khi nhiễm Covid-19, vi rút tấn công vào đường hô hấp và thần kinh nên khi BN ho sẽ phát ra một âm thanh đặc trưng gọi là tiếng ho Covid-19 với tần số âm rất đặc trưng so với các bệnh lý khác của đường hô hấp cũng gây ra ho. Lỗ tai con người không thể phân biệt tần số âm tiếng ho người nhiễm Covid-19 và người không nhiễm. Do đó lợi dụng sự phổ biến các thiết bị điện thoại thông minh thu âm tiếng ho trên BN nhiễm Covid-19, sau đó chuyển về máy tính phân tích phổ âm tiếng ho này, với từng phổ âm trên mỗi tiếng ho đặc trưng sẽ được chuyển đổi số sang hình ảnh đặc trưng và nhờ AI so sánh hình ảnh âm tiếng ho này có giống với BN Covid-19 hay không. Nếu xác suất giống càng cao (có 3 tiếng ho trên 70%) thì khả năng BN mắc Covid-19 càng cao.
“Webapps này là phần mềm chẩn đoán Covid-19 qua tiếng ho tự nhiên hay cưỡng bức (tự ho) với khả năng phát hiện nhiễm vi rút khoảng 64%. Dĩ nhiên Webapps chỉ đưa ra cảnh báo cho người bệnh để từ đó tiếp tục làm test nhanh hay PCR để chẩn đoán”, PGS-TS Nguyễn Thanh Hiệp nói.
Theo PGS-TS Trần Đăng Khoa, ưu điểm của app là dễ áp dụng cho mọi người qua smartphone tự thu âm tiếng ho, vì thế có thể đưa ra cảnh báo nhiễm Covid hay tự theo dõi diễn tiến bệnh khi xác suất tiếng ho giảm dần theo ngày bệnh. Do đó, Webapps có thể áp dụng trong các cơ quan, trường học, nơi đông người để tầm soát và mọi người có thể tự theo dõi. Hiện nay app này đã được nghiên cứu trên người Thụy Sĩ, Ấn Độ và nhóm nghiên cứu tại VN.
Đề tài này đã tham dự báo cáo tại hội nghị AI ở Singapore tháng 12.2021. Việc sử dụng AI để nhận dạng các BN Covid-19 thông qua tiếng ho ghi âm bằng điện thoại thông minh là khả thi, vì đã có các nghiên cứu công bố trên các tạp chí quốc tế và các viện nghiên cứu lớn. Nhiều nhóm nghiên cứu khác cũng công bố việc sử dụng tiếng ho ghi âm trực tiếp trên các thiết bị di động để dự đoán nguy cơ nhiễm Covid-19.
Việc nhận dạng và phân biệt được các ca nhiễm F0 và người khỏe mạnh qua tiếng ho sẽ hỗ trợ tiền sàng lọc nhằm giảm thiểu việc lấy mẫu và xét nghiệm diện rộng. Với công nghệ này, người dân có thể tự kiểm tra liên tục nguy cơ nhiễm Covid-19 của mình bất cứ thời điểm nào và nơi đâu thông qua điện thoại thông minh.
* Người dân có thể vào link sau: open.covcough.com để sử dụng app chẩn đoán Covid-19 qua tiếng ho.
* Link hướng dẫn cách sử dụng app chẩn đoán tiếng ho và cách thu âm tiếng ho đúng cách: https://youtu.be/0UyZJHSPno4
Bình luận (0)