Sau một tháng khởi động dự án "Nhận dạng Covid-19 qua tiếng ho", nhóm nghiên cứu AICovidVN cho biết thuật toán AI do các kỹ sư trong nước hꦓuấn luyện đã có thể nhận dạng chính xác 91% các trường hợp dương tính với Covid-19. Con số Đại học MIT của Mỹ công bố bằng phương pháp tương tự đạt 97%.
Theo nghiên cứu công bố hồi tháng 1/2021 của chuyên gia của Đại học MIT, khi virus mới xâm nhập cơ thể, chúng chưa xâm nhập đủ sâu để tạo ra các triệu chứng như sốt hay ho nhưng đã gây ra những tổn thương nhỏ và nhẹ trong phổi. Thuật toán AI sẽ nghe hàng nghìn mẫu tiếng ho của người có virus và không có virus. Qua đó, phân tích và lọc được những tín hiệu mà tai người không nghe không phân biệt được. Khi được yêu cầu cố tình ho, phân tích tiếng ho này có thể nhận diện được sự hiện diện của virus. Phương phá𝔍p này𒈔 đã được đăng ký với FDA từ tháng 1/2021 và đang chờ thẩm định, cấp phép để đưa vào sử dụng.
Tại Việt Nam, dự án của AICovid💃VN đang sử dụng nguồn tài nguyên dữ liệu có sẵn với 1.700 mẫu ghi âm tiếng ho của người dương tính (từ Thụy Sĩ và Ấn Độ) cùng một số nguồn mở khác, nhưng còn nhiều tạp âm và chưa dán nhãn thông tin. Tháng 6/2021, dự án đã xử lý là🥀m sạch và gán nhãn 7000 mẫu dữ liệu.
Sau một n🍸gày phát động, AICovidVN đã thu thập được gần 100 mẫu tꦑiếng ho của người Việt.
Mặc dù đạt độ chính xác 91%, để AI có thể chẩn đoán tốt hơn bệnh nhân nghi nhiễm Covid-19, dự án cần tối thiểu 10.000 mẫu tiếng ho của người Việt Nam. Trong đó có khoảng 100 - 500 người có kết quả dương tínhꩵ (bao gồm cả người có triệu chứng và chưa triệu chứng) qua điện thoại. Lượng dữ liệu càng nhiều, thuật toán AI càng thông minh và cho kết quả chính xác. Các kỹ sư của AICovidVN kỳ vọng độ chính xác của AI ꧋có thể đạt trên 95%.
Khi có kết quả xét nghiệm mới, người ghi âm có thể cập nhật tình trạng sức khoẻ qua cổng thông tin tiếp nhận dự án, các kỹ sư sẽ tiếp tục x📖ử lý để huấn luyện AI. Khi đi vào hoạt động chính thức, AI có thể phát hiện sớm các ca bệnh ở nhiều giai đoạn khác nhau, kể cả khi chưa có triệu chứng. Từ đó tìm ra những người dương tính trong cộng đồng, giúp nhanh chóng khoanh vùng, tránh dịch bệnh lây lan trên diện rộng.
AICovidVN là dự án phi lợi nhuận với sự tham gia của hơn 1.100 kỹ sư là chuyên gia công nghệ, y bác sĩ và các tình nguyện viê𓄧n trong nhiều lĩnh vực. Nhóm kỹ thuật được dẫn dắt bởi các chuyên gia công nghệ hàng đầu Việt Nam hiện nay như ông Trần Anh Dũng, Founder & CEO, MOG Group; ông Đào Xuân Hoàng, Founder & CEO Monkey Junior; ông Hùng Trần, Founder GotIt... Đ💙ội ngũ cố vấn y tế có Bác sĩ Phạm Quang Thái - Trưởng Văn phòng Tiêm chủng mở rộng Khu vực miền Bắc, Viện Vệ sinh Dịch tễ Trung ương. TS. BS. Nguyễn Thu Anh - Giám đốc Viện Nghiên cứu Y khoa Woolcock, trường Đại học Sydney.
Do tình hình phức tạp của dịch bệnh, Việt Nam đã sớm ứng dụng AI vào việc chẩn đoán, tìm kiếm các ca nghi nhiễm Covid-19 trong cộng đồng. Cuối tháng 5/2021, TP HCM đã sử dụng Robocall vào việc sàng lọc bệnh nhân có nguy cơ mắc Covid-19. Trước đó FPT Software đã triển khai dự án nội bộ man🥃g tên "Sound Dr" - dựa trên hơi thở để phát hiện người nhiễm Covid-19. Sau khi ghi nhận thông tin về y tế cá nhân, hệ thống sẽ thu lại tiếng ho và hơi thở của người dùng. Từ đó, AI sẽ phân tích dữ liệu và đưa ra kết quả chi tiết về khả năng âm tính hoặc dương tính với Covid-19. Tuy nhiên, dự án vẫn đang trong giai đoạn nghiên cứu và dùng thử, cần thêm nhiều dữ liệu để kiểm tra,ജ trước khi có thể áp dụng trên diện rộng.
Một nhóm kỹ sư khác của Bkav cũng đang làm việc với Bệnh viện Nhiệt đới Trung ương để lấy mẫu huấn luyện AI xét nghiệm Covid-19 qua nước muối sinh lý. Theo mô tả của ông Nguyễn Tử Quảng, CEO Bkav, người dân chỉ cần súc miệng bằng nước muối, sau đó cho vào ống nghiệm và đặt vào một thiết bị. Thiết bị này dùng một dải tần số ánh sáng chiếu vào ống nghiệm, sau đó thu bằng cảm biến đầu ra. Dựaꦿ trên các tần số bị hấp thụ ở mức độ nhiều hay ít, AI sẽ đưa ra kết quả dương tính Covid-19 hay không trong 10 giây. Kết quả ban đầu cho thấy AI của Bkav cho kết quả chính xác trên 90%. Tuy nhiên, thách thức lớn với phương pháp này là virus có nhiều biến chủng, cần nhiều dữ liệu mới để huấn luyện AI.
Khương Nha