AICOVIDVN là dự án phi lợi nhuận. Mục đích của dự án là xây dựng phần mềm trí tuệ nhân tạo (AI) để nhận biết nhanh người mắc Covid-19 qua tiếng ho…Ảnh: PV
Đây là dự án phi lợi nhuận. AICOVIDVN do cộng đồng hơn 200 chuyên gia và hơn 1.000 kỹ sư người Việt thực hiện, với sự cố vấn và bảo trợ của nhiều chuyên gia y tế và AI, cùng một số nhà sáng lập của các công ty công nghệ có tên tuổi.
Khi hệ thống AI đã hoàn thiện, chỉ cần người tham gia ho vào bộ thu tiếng trên điện thoại, hệ thống AI sẽ phân tích tiếng ho và đưa ra chẩn đoán nhanh xem họ có bị nhiễm virus hay không.
Điều này hứa hẹn giúp cho việc tìm kiếm người nhiễm bệnh ở các giai đoạn khác nhau (kể cả khi chưa có triệu chứng) được nhanh chóng, thuận tiện và nhẹ nhàng hơn trên diện rộng, đặc biệt trong bối cảnh nhiều tỉnh thành phải giãn cách xã hội.
Trong thời gian qua, các nhà phát triển dự án đã xử lý làm sạch và dán nhãn hơn 7.000 mẫu dữ liệu tiếng ho của người nước ngoài từ Thụy Sĩ, Ấn Độ và một số quốc gia khác để huấn luyện mô hình AI.
Theo khuyến cáo của WHO, một giải pháp xét nghiệm nhanh có thể đưa vào sử dụng nếu đảm bảo đủ hai tiêu chí: Độ nhạy (phản ánh khả năng người có bệnh được chẩn đoán đúng là dương tính) đạt từ 80% trở lên và Độ đặc hiệu (phản ánh khả năng người không có bệnh được chẩn đoán đúng là âm tính) đạt từ 97% trở lên.
.jpg)
Chỉ cần người tham gia ho vào bộ thu tiếng trên điện thoại, hệ thống AI sẽ phân tích tiếng ho và đưa ra chẩn đoán nhanh xem họ có bị nhiễm virus hay không. Ảnh: PV
Ý tưởng của dự án này dựa trên nhiều nghiên cứu khoa học khác nhau, trong đó chủ đạo là nghiên cứu của Đại học MIT – Hoa Kỳ công bố vào tháng 1/2020. Tại đây, khi đối chiếu với các đối tượng được chẩn đoán bằng xét nghiệm Covid chính thức, mô hình chẩn đoán AI đã đạt được độ nhạy đạt 98,5% và độ đặc hiệu đạt 94,2%. Nhóm MIT đã đệ trình giải pháp lên Cục quản lý Thực phẩm và Dược phẩm Hoa Kỳ (FDA) và đang chờ được cấp phép để ứng dụng kết quả nghiên cứu trên diện rộng.
Có 4 nhóm đặc điểm sinh học, mà các nhà nghiên cứu của MIT, cũng như đội ngũ tại Việt Nam đã sử dụng để phân tích tiếng ho, bao gồm: Sự thay đổi về âm thanh được phát ra từ dây thanh quản; sự thay đổi về biểu đạt trạng thái cảm xúc; sự thay đổi về âm thanh từ phổi và đường hô hấp; sự thoái hoá cơ bắp
Thuật toán AI sẽ dựa trên các tiêu chí này để phân tích hàng ngàn mẫu tiếng ho của người dương tính với Covid-19, người không bị bệnh hay bị các bệnh gây tổn thương phổi khác; từ đó nhận diện được các đặc điểm của tổn thương do Covid gây ra. Đây là điều mà khả năng nghe bình thường không phát hiện được, ngay cả các bác sĩ.
AICOVIDVN vẫn chưa công bố rõ hai chỉ số về độ nhạy và độ đặc hiệu. Tuy nhiên, chỉ số AUC (hay hiệu suất của mô hình, được tính từ độ nhạy và độ đặc hiệu) của họ sau giai đoạn 1 đã đạt 91%, chỉ chênh khoảng 6% so với kết quả của MIT. Nhóm nghiên cứu cho rằng giải pháp của mình cần thêm nhiều dữ liệu để nâng cấp, và cần thẩm định y khoa, hiệu chỉnh để loại bỏ các sai sót chuyên môn.
Dự án gồm 4 giai đoạn: (1) Xây dựng AI Engine trên dữ liệu tiếng ho từ nước ngoài chưa được làm sạch; (2) Phát triển giải pháp AI trên dữ liệu tiếng ho từ Việt Nam; (3) Thử nghiệm tích hợp giải pháp AI vào các ứng dụng, giải pháp đang được sử dụng và (4) Đóng gói và bàn giao giải pháp tới Ban Chỉ đạo Quốc gia Phòng chống Covid-19.
Dự án cũng vừa tiến hành tổng kết giai đoạn 2 nhằm phát triển AI tối ưu cho người Việt
