Risinājums, pie kura strādā MIT zinātnieki, netika radīts specifiski Covid-19 diagnostikai. Sākotnēji pētnieki darbojās pie algoritma izstrādes, lai pēc pacienta runas īpatnībām un arī klepus specifikas varētu diagnosticēt Alcheimera slimību. Kolīdz sākās Covid-19 pandēmija, pētnieki saskatīja iespēju šo metodi pielāgot jaunā koronavīrusa izraisītās slimības diagnosticēšanai.
Pamatideja ir šāda – mākslīgā intelekta algoritms spēj izšķirt ārkārtīgi smalkas un niansētas atšķirības tajā, kā klepo cilvēks ar Covid-19 salīdzinājumā ar veselu cilvēku.
"Gan runu, gan klepošanas skaņas ietekmē balss saites un citi balss orgāni. [..] Mākslīgais intelekts tikai pēc klepus vien var noteikt, piemēram, cilvēka dzimumu, dzimto valodu vai pat tā brīža emocionālo stāvokli," skaidro pētnieku grupas pārstāvis Braiens Subirana.
To, kas sākts kā Alcheimera slimības diagnostikas rīks, zinātnieki pielāgoja Covid-19 diagnostikai, liekot lietā neironu tīklu "ResNet50". Algoritms ir ilga mašīnmācīšanās procesa rezultāts. Apmācību nosacīti var iedalīt trīs slāņos. Vispirms tika analizēta cilvēka runa – tūkstošiem un tūkstošiem stundu. Pēc tam lietā likts datu kopums ar vārdiem, kas izrunāti, runātājam esot dažādos emocionālos stāvokļos. Visbeidzot algoritms trenēts, izmantojot klepus skaņu datubāzi, lai apmācītu to izšķirt smalkas nianses un izmaiņas plaušu un elpceļu darbībā. Apvienojot šos trīs slāņus, algoritms no 2500 Covid-19 pacientu klepus skaņas ierakstiem precīzi identificēja slimību 97,1% gadījumu, turklāt arī asimptomātiskos gadījumos.
Tieši pēdējais aspekts ir visbūtiskākais, jo asimptomātisku pacientu diagnostika ir liels izaicinājums. Ja cilvēks nejūtas slikti un nekas neliecina, ka viņš ir inficēts, visnotaļ maz ticams, ka viņš pēc savas iniciatīvas veiks kādu no jau apstiprinātajiem testiem. Taču aizvien pastāv zināms risks, ka arī asimptomātiski cilvēki var vīrusu izplatīt.
"Efektīva šāda diagnostikas rīka ieviešana varētu samazināt vīrusa izplatību, ja, piemēram, katram pirms ieiešanas klases telpā, restorānā vai ražotnē, būtu jāieklepo detektorā," nākotnes vīziju ieskicē Subirama. Tāpat tiek spriests par ideju, ka algoritms, ja tas izrādīsies uzticams, varētu tikt ieviests mobilajā lietotnē.
Pētnieku grupa turpinās algoritma pilnveidi, izmēģinot to uz lielāku datu kopu, bet tad, kad pasaule būs tikusi galā ar Covid-19 pandēmiju, iegūtā pieredze tiks izmantota, lai atgrieztos pie sākotnējā mērķa un pilnveidotu rīku Alcheimera slimības diagnostikai.
Pētījumu var lasīt izdevumā "IEEE Open Journal of Engineering in Medicine and Biology".
Seko "Delfi" arī Instagram vai YouTube profilā – pievienojies, lai uzzinātu svarīgāko un interesantāko pirmais!
