Dự án AICOVIDVN đã xây dựng được cộng đồng hơn 1.100 người Việt cùng phát triển. Theo đội ngũ phát triển, tuy đã đạt độ chính xác (AUC) 91% nhưng để đạt được độ chính xác cao hơn, dự án cần sự chung sức của người Việt trên khắp cả nước. Hiện nay, dự án đã tiếp cận 7.000 mẫu dự liệu nhưng chủ yếu đến từ Thụy Sĩ và Ấn Độ, mẫu tiếng ho của người Việt chưa có nhiều.
Tiếng ho giữa người nhiễm COVID-19 và người bệnh thông thường có thể khác nhau, theo các nghiên cứu của AICOVIDVN. (Ảnh minh họa)
"Trong giai đoạn tiếp theo, dự án kêu gọi cộng đồng cùng tham gia góp thêm tối thiểu 10.000 mẫu tiếng ho trong đó có 100 - 500 mẫu của người dương tính (có triệu chứng, chưa có triệu chứng) qua điện thoại, gửi về dự án. Lượng dữ liệu càng nhiều, thuật toán AI càng có thể chẩn đoán thông minh hơn, kỳ vọng độ chính xác trên 95%", đại diện đội ngũ phát triển cho biết.
Do đó, AICOVIDVN kêu gọi mọi người dân Việt Nam, ưu tiên đối tượng F0, F1, F2 và F3 thu âm mẫu tiếng ho theo cách:
1. Ho 4 - 5 tiếng.
2. Nói "Tôi tin mình là F..." (Chưa rõ thì bỏ qua)
3. Gửi file vào nhóm Messenger của trang thông tin chính thức của dự án: m.me/aicovn.
Lưu ý: Khi có kết quả xét nghiệm mới, người ghi âm cần báo lại vào cổng tiếp nhận này. Thông báo kết quả xét nghiệm sẽ giúp các chuyên gia huấn luyện AI và tăng độ chính xác của giải pháp.
Đội ngũ phát triển AICOVIDVN cũng mong muốn đến một ngày sẽ chuyển giao sản phẩm này cho các cơ quan chức năng thẩm định và nâng cấp, giúp phát hiện được các ca bệnh ở nhiều giai đoạn khác nhau, cả khi chưa có triệu chứng. Từ đó tìm ra những người có virus đang còn lẫn trong cộng đồng, giúp nhanh chóng khoanh vùng dịch, giảm tải cho lực lượng tuyến đầu.
Theo đội ngũ phát triển, giải pháp này dựa vào một nghiên cứu của Đại học MIT (Mỹ) công bố hồi tháng 1/2021: 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 ngàn mẫu tiếng ho của người có virus và không có virus, qua đó phân tích và lọc được những tín hiệu mà tai người 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. Giải pháp của MIT có thể giúp nhận diện COVID-19 với độ chính xác lên đến 97% (chỉ số AUC). Họ đã đăng ký với FDA từ 1/2021 và đang chờ thẩm định, cấp phép để đưa vào sử dụng.
0 nhận xét:
Post a Comment