Phát hiện nhiễm Covid-19 qua tiếng ho

Mô hình này từng dùng để chẩn đoán người bệnh Alzheimer qua thuật toán học máy, hay mạng nơ-ron, được gọi là ResNet50, để phân biệt các mức độ khỏe mạnh khác nhau của dây thanh âm. Sau đó, một mạng thứ hai phân biệt các trạng thái cảm xúc ở người mắc Alzheimer. Mạng nơ-ron thứ ba trên cơ sở dữ liệu về các cơn ho để phân biệt những thay đổi trong hoạt động của phổi và hô hấp.

Thông qua tiếng ho các bác sĩ có thể phát hiện người nhiễm COVID-19.

Khi đại dịch COVID-19 bùng phát, các nhà khoa học ở Phân ban Phòng thí nghiệm Auto-ID của MIT đã ứng dụng mô hình trên bởi bệnh COVID-19 cũng có một số triệu chứng như suy giảm thần kinh cơ giống bệnh Alzheimer.

Nhóm đề tài đã sử dụng 4.000 mẫu ghi âm tiếng ho của người bệnh và người khỏe mạnh để đào tạo mô hình AI. Kết quả, trong số tất cả các tiếng ho của những người bị nhiễm, mô hình đã xác định chính xác 98,5%. Đặc biệt hơn, nó còn xác định chính xác 100% tiếng ho của những người nhiễm COVID-19 nhưng không triệu chứng.

Ngoài chẩn đoán bệnh COVID-19, nghiên cứu trên còn phát hiện thấy điểm tương đồng mang tính đặc thù giữa Alzheimer và COVID-19.

Cụ thể, AI có thể tìm thấy 4 cơ chế là sức khỏe dây thanh âm, tình cảm, hoạt động của phổi và hô hấp và sự suy thoái cơ bắp, đặc trưng của COVID-19 ngay cả khi không có triệu chứng.