Edmilibandmp – Bayangkan ini: Anda pikir Anda mungkin mengidap COVID. Anda mengucapkan beberapa kalimat ke telepon Anda. Kemudian sebuah aplikasi memberi Anda hasil yang andal dalam waktu kurang dari satu menit.
“Kamu terdengar sakit” adalah apa yang kita manusia mungkin katakan kepada seorang teman. Kecerdasan buatan, atau AI, dapat membawanya ke batas baru dengan menganalisis suara Anda untuk mendeteksi infeksi COVID.
Sebuah aplikasi murah dan sederhana dapat digunakan di negara-negara berpenghasilan rendah atau untuk menyaring orang banyak di konser dan pertemuan besar lainnya, kata para peneliti.
Itu hanya contoh terbaru dalam tren yang sedang meningkat yang mengeksplorasi suara sebagai alat diagnostik untuk mendeteksi atau memprediksi penyakit.
Baca juga : FDA mengizinkan penggunaan darurat untuk vaksin Novavax Covid-19 untuk usia 12 hingga 17
Selama dekade terakhir, analisis ucapan AI telah terbukti membantu mendeteksi penyakit Parkinson, gangguan stres pascatrauma , demensia, dan penyakit jantung. Penelitian telah sangat menjanjikan sehingga National Institutes of Health baru saja meluncurkan inisiatif baru untuk mengembangkan AI menggunakan suara untuk mendiagnosis beragam kondisi. Ini berkisar dari penyakit pernapasan seperti pneumonia dan PPOK hingga kanker laring dan bahkan stroke , ALS, dan gangguan kejiwaan seperti depresi dan skizofrenia. Perangkat lunak dapat mendeteksi nuansa yang tidak dapat didengar oleh telinga manusia, kata para peneliti.
Setidaknya setengah lusin penelitian telah mengambil pendekatan ini untuk deteksi COVID. Dalam kemajuan terbaru, para peneliti dari Universitas Maastricht di Belanda melaporkan model AI mereka akurat 89% dari waktu, dibandingkan dengan rata-rata 56% untuk berbagai tes aliran lateral. Tes suara juga lebih akurat dalam mendeteksi infeksi pada orang yang tidak menunjukkan gejala.
Satu halangan: Tes aliran lateral menunjukkan hasil positif palsu kurang dari 1%, dibandingkan dengan 17% untuk tes suara. Namun, karena tes ini “hampir gratis,” masih praktis untuk hanya meminta mereka yang dites positif melakukan tes lebih lanjut, kata peneliti Wafaa Aljbawi , yang mempresentasikan temuan awal di Kongres Internasional Masyarakat Pernafasan Eropa di Barcelona, Spanyol.
“Saya pribadi senang dengan kemungkinan implikasi medisnya,” kata Visara Urovi, PhD, seorang peneliti pada proyek tersebut dan seorang profesor di Institut Ilmu Data di Universitas Maastricht. “Jika kita lebih memahami bagaimana suara berubah dengan kondisi yang berbeda, kita berpotensi mengetahui kapan kita akan sakit atau kapan harus mencari lebih banyak tes dan/atau perawatan.”
Mengembangkan AI
Infeksi COVID dapat mengubah suara Anda. Ini mempengaruhi saluran pernapasan, “mengakibatkan kurangnya energi bicara dan kehilangan suara karena sesak napas dan saluran napas bagian atas tersumbat ,” kata makalah pracetak, yang belum ditinjau oleh rekan sejawat. Batuk kering khas pasien COVID juga menyebabkan perubahan pada pita suara. Dan penelitian sebelumnya menemukan bahwa disfungsi paru-paru dan laring akibat COVID mengubah karakteristik akustik suara.
Bagian dari apa yang membuat penelitian terbaru terkenal adalah ukuran kumpulan data. Para peneliti menggunakan database crowd-source dari University of Cambridge yang berisi 893 sampel audio dari 4.352 orang, 308 di antaranya dinyatakan positif COVID.
Anda dapat berkontribusi ke database ini – semuanya anonim – melalui Aplikasi Suara COVID-19 Cambridge , yang meminta Anda untuk batuk tiga kali, bernapas dalam-dalam melalui mulut tiga hingga lima kali, dan membaca kalimat pendek tiga kali.
Untuk studi mereka, peneliti Universitas Maastricht “hanya fokus pada kalimat yang diucapkan,” jelas Urovi. “Parameter sinyal” audio “memberikan beberapa informasi tentang energi bicara,” katanya. “Angka-angka itulah yang digunakan dalam algoritme untuk membuat keputusan.”
Audiophiles mungkin tertarik bahwa para peneliti menggunakan analisis spektogram mel untuk mengidentifikasi karakteristik gelombang suara (atau timbre). Penggemar kecerdasan buatan akan mencatat bahwa penelitian ini menemukan bahwa memori jangka pendek panjang (LSTM) adalah jenis model AI yang bekerja paling baik. Ini didasarkan pada jaringan saraf yang meniru otak manusia dan sangat baik dalam memodelkan sinyal yang dikumpulkan dari waktu ke waktu.
Bagi orang awam, cukup mengetahui bahwa kemajuan di bidang ini dapat mengarah pada teknologi yang “dapat diandalkan, efisien, terjangkau, nyaman, dan mudah digunakan” untuk mendeteksi dan memprediksi penyakit, kata surat kabar tersebut.
Apa berikutnya?
Membangun penelitian ini menjadi aplikasi yang berarti akan membutuhkan fase validasi yang berhasil, kata Urovi. “Validasi eksternal” seperti itu — menguji cara kerja model dengan kumpulan data suara lainnya — bisa menjadi proses yang lambat.
“Fase validasi dapat memakan waktu bertahun-tahun sebelum aplikasi dapat tersedia untuk publik yang lebih luas,” kata Urovi.
Urovi menekankan bahwa bahkan dengan dataset Cambridge yang besar, “sulit untuk memprediksi seberapa baik model ini dapat bekerja pada populasi umum.” Jika tes bicara terbukti bekerja lebih baik daripada tes antigen cepat, “orang mungkin lebih suka opsi non-invasif yang murah.”
“Tetapi penelitian lebih lanjut diperlukan untuk mengeksplorasi fitur suara mana yang paling berguna dalam memilih kasus COVID, dan untuk memastikan model dapat membedakan antara COVID dan kondisi pernapasan lainnya,” kata makalah itu.
Jadi, apakah tes aplikasi pra-konser di masa depan kita? Itu akan tergantung pada analisis biaya-manfaat dan banyak pertimbangan lainnya, kata Urovi.
Namun demikian, “Ini mungkin masih membawa manfaat jika tes digunakan untuk mendukung atau di samping alat skrining lain yang sudah mapan seperti tes PCR.”
