Egyetlen köhintésből diagnosztika? – A mesterséges intelligencia megoldja

A Google összefogott egy, a mesterséges intelligenciával (AI) foglalkozó indiai startuppal, hogy egy olyan bioakusztikai egészségügyi modellt vezessenek be, ami emberi hangok alapján felismeri a betegségeket – számolt be a Bloomberg. 

A bioakusztika a biológia és az akusztika izgalmas kombinációja, amely segít megismerni az állatok és az emberek által kibocsátott hangokat. A generatív mesterséges intelligencia világszerte 200 millió felhasználóhoz juttatta el a ChatGPT-t, most pedig egy új funkciót emel be.

Az Alphabet Inc. (vagyis a Google anyavállalata) által fejlesztett egyik AI-modell hangjelzéseket használ a betegségek korai előrejelzésére, ami a lehetőségek világát nyitja meg. A technológia egyik legfőbb pontja, hogy olyan földrajzi területeken tudna diagnosztizálni betegségeket, mindössze egy okostelefon segítségével, ahol nem elérhetők a szükséges orvosi eszközök. 

Az Egészségügyi Világszervezet szerint naponta közel 4500 ember hal meg és, 30 000 betegszik meg tuberkulózisban. A betegség kezelhető, de milliók maradnak diagnosztizálatlanul. Indiában a betegség évente közel negyedmillió embert öl meg, és a korai felismerés kulcsfontosságú lenne a terjedés megállításához.

Hangok százmilliói

A Google 300 millió különböző, a világ minden tájáról származó hanganyaggal – köztük köhögéssel, szipogással, tüsszentéssel és légzéssel – képezte ki az AI alapmodelljét. A két másodperces hangrészleteket szerzői jogvédelem alatt nem álló, nyilvánosan megtekinthető tartalmakból, például YouTube-videókból, vagy éppen egy zambiai kórház tbc-szűrésén rögzített köhögési hangmintából gyűjtötték össze.

A Google HeAR (rövidítve: Health Acoustic Representations) mesterségesintelligencia-modelljét tápláló adatok között 100 millió köhögési hangfajta szerepel, amelyek a tuberkulózis felismerésében segítenek.

A mesterséges intelligencia a köhögési minták finom különbségei alapján észleli a betegségek korai jeleit, segít a betegek csoportosításában, és sorba állítja őket további vizsgálatokra és kezelésre

– mondta Shravya Shetty, a Google Mountain View-i székhelyű kutatási részlegének igazgatója. A cél az, hogy az eszközök segítségével még a korlátozottan képzett emberek is kiszűrhessék a légzőszervi betegségeket, mondta.

94 százalékos pontosság

A technológiai óriás indiai együttműködő partnere a hyderabadi székhelyű Salcit Technologies, amely egy légzőszervi egészségügyi problémákra szakosodott AI-startup. A Salcit az AI-modellt a tbc-diagnózis és a tüdőegészségügyi felmérések pontosságának javítására használja, saját gépi tanulási AI-jával, a Swaasa nevűvel kombinálva (a név az ősi indiai szanszkrit nyelvben lélegzetet jelent).

Vezető indiai egészségügyi szolgáltatók, mint az Apollo Hospitals és a Healing Fields Foundation is a Swaasát használják az emberek szűrésére, beleértve a távoli területeken élőket is. A Salcit rendelkezik az indiai orvostechnikai eszközök szabályozó hatóságának jóváhagyásával, ami az első alkalom, hogy egy szoftveres eszközt orvosi eszközként alkalmaznak.

A Swaasa mobilalkalmazásában a felhasználók 10 másodperces köhögési mintát tölthetnek fel – csak köhögjenek a mobiljuk közelében –, és 94 százalékos pontossággal vizsgálhatják meg a betegségeiket

– mondta Manmohan Jain, a Salcit társalapítója.

A köhögés hangja egyenértékű a vérminta adásával, csak ezt a különleges hangmintát nem egy laboratóriumban, hanem a felhőben dolgozzák fel. A szűrővizsgálat kiskereskedelmi ára 200 rúpia (852 forint), szemben a spirometriás vizsgálattal, amely egy klinikán akár 3000 rúpiába (12 750 forint) is kerülhet.

A fejlődés megállíthatatlan

Vannak azonban kihívások. Miközben az új technológia izgalmas az orvosoknak a szakterületen, új módszereket kíván, és nem könnyű megváltoztatni a rutinszerű klinikai gyakorlatokat. A szűrőeszköznek meg kell találnia a saját közegét. Az is egy leküzdendő probléma, hogy a hangminták ne legyenek tele háttérzajjal. Megeshet, hogy a technológiában járatlan vidéki felhasználók esetleg nem tudják megfelelően rögzíteni a köhögést az alkalmazással.

Egy másik bioakusztikai vállalkozásban a Google egy ultrahangon alapuló modellt kutat a mellrák korai felismerésére a tajvani Csang Gung Memorial Kórházban. A mesterséges intelligencia segít az elváltozások felismerésében, és a Google célja az, hogy világszerte elterjessze, és ingyenes mellrákszűrést kínáljon olyan népességcsoportoknak, amelyek nem engedhetik meg maguknak a költséges mammográfiát.

Ám a Google egyik modellje sem áll még közel a kereskedelmi forgalomba hozatalhoz. A hangalapú generatív AI-rendszerek azonban demokratizálhatják a betegségek korai felismerését, hozzáférhetővé, megfizethetővé és skálázhatóvá téve a szűrést.

A montreali székhelyű Ubenwa megalkotta a csecsemősírások alapmodelljét, és a csecsemők sírási hangjaiban lévő biomarkerek elemzésével értelmezi a csecsemők szükségleteit és egészségi állapotát. Mások pedig olyan mesterségesintelligencia-eszközökön dolgoznak, amelyek képesek az autizmus felismerésére az „ooh”, „aah” és a gurgulázó hangok alapján.