Các nhà nghiên cứu trường Đại học Massachusetts Amherst, Mỹ, mới đây đã phát minh ra FluSense - một thiết bị theo dõi cầm tay ứng dụng công nghệ máy học. FluSense có thể nhận diện tiếng ho cũng như xác định quy mô đám đông theo thời gian thực và sẽ tiến hành phân tích sau đó để có thể trực tiếp giám sát các bệnh lý giống cúm và xu hướng cúm.
Các nhà sáng chế ra FluSense chia sẻ rằng nền tảng điện toán tiên tiến này có thể được ứng dụng tại các bệnh viện, phòng chờ khám sức khỏe và nơi công cộng. Đồng thời thiết bị giúp nâng tổng số những công cụ giám sát sức khỏe ứng dụng trong công tác dự báo cúm theo mùa và các đợt bùng phát virus gây bệnh về hô hấp như COVID-19 và SARS.
Những mô hình thiết bị trên có thể coi như những chiếc phao cứu sinh vì chúng trực tiếp đưa ra những phản hồi về tình hình sức khỏe cộng đồng trong mùa dịch cúm. Những nguồn dữ liệu này có thể giúp thúc đẩy đưa ra những chiến dịch vắc-xin chống cúm kịp thời, những lệnh cấm du lịch và công tác phân bổ các nguồn trợ cấp y tế cũng như tài nguyên khác.
Theo ông Tauhidur Rahman, “Thiết bị này sẽ giúp chúng ta dự đoán các xu hướng cúm một cách chính xác hơn.” Được biết, ông Tauhidur Rahman là đồng sáng chế và là trợ lý giáo sư ngành khoa học máy tính và thông tin và cố vấn của nghiên cứu sinh Tiến sĩ – nhà sáng chế Forsad Al Hossain.
Để thử nghiệm phát minh của mình trong thực tiễn, nhóm nghiên cứu đã cộng tác với Tiến sĩ George Corey – Hiệu trưởng trường Đại học Dịch vụ Y tế, ông Nicholas Reich, nhà thống kê sinh học - Giám đốc Trung tâm Dự báo cúm CDC, trực thuộc Trường Đại học Massachusetts; nhà dịch tễ học Andrew Lover, một chuyên gia về bệnh truyền qua véc-tơ (vật trung gian truyền bệnh) và là trợ lý giáo sư tại Trường Y tế Cộng đồng và Khoa học Y tế.
Thiết bị FluSense bao gồm một bảng mạch microphone, phân tích ảnh nhiệt cùng với Raspberry Pi (máy tính nhúng) và một động cơ điện toán thần kinh và sẽ không chứa bất kỳ một thông tin nhận dạng cá nhân nào như dữ liệu giọng nói hay hình ảnh nhận diện. Trong phòng thí nghiệm của Rahman, các nhà khoa học máy tính sẽ thiết kế những bộ cảm biến nhằm theo dõi tình trạng sức khỏe và hành vi của con người và các nhà nghiên cứu chịu trách nhiệm cho ra đời những mô hình đầu tiên. Sau đó, họ sẽ dạy bộ phân loại mạng nơ-ron sâu để xây dựng các hộp giới hạn cho các hình ảnh nhiệt đại diện cho mọi người, và sau đó đếm chúng. Rahman nói: "Mục tiêu chính của chúng tôi là xây dựng các mô hình dự đoán ở cấp độ cộng đồng, chứ không phải cấp độ cá nhân.”
Họ đặt thiết bị FluSense trong một chiếc hộp hình chữ nhật có kích cỡ bằng một quyển từ điển cỡ lớn tại 4 phòng chờ khám sức khỏe tại Trung tâm Dịch vụ Y tế Đại học Massachusetts.
Từ 12/2018 tới 07/2019, nền tảng FluSense đã thu thập và phân tích hơn 350.000 ảnh nhiệt và 21 triệu mẫu âm thanh đầu vào không phải tiếng nói từ các khu vực chờ khám bệnh công cộng.
Các nhà nghiên cứu thấy rằng FluSense có thể dự đoán chính xác tỷ lệ ốm bệnh hàng ngày tại trung tâm khám bệnh của trường đại học. Khi để nhiều bộ FluSense cùng hoạt động thì các kết quả đưa ra có nhiều sự tương đồng với các thử nghiệm trong phòng thí nghiệm về cúm và các bệnh giống cúm.
Theo nghiên cứu, những kết quả từ FluSen sau quá trình phân tích biểu hiện ban đầu có thể mang tới những thông tin bổ sung có giá trị cho quá trình dự đoán dịch cúm hiện tại, đặc biệt là đối với những tổ chức nghiên cứu như FluSight Network – tập đoàn đa ngành chuyên dự báo cúm, phòng thí nghiệm Reich của trường Đại học Massachusetts Amherst.
Rahman chia sẻ: “đĐã từ lâu tôi rất thích nghiên cứu về những âm thanh tới từ cơ thể. Tôi nghĩ rằng nếu ta tận dụng được nguồn dữ liệu là các tiếng ho hoặc tiếng hắt hơi từ những nơi công cộng có nhiều người, ta có thể dự đoán được các xu hướng về bệnh dịch.”
FluSense, theo lời AI Hossain, là một minh chứng cho sức mạnh của sự kết hợp giữa trí thông minh nhân tạo (AI) và công nghệ điện toán tân tiến. Đây chính là hai nền tảng tuyến đầu giúp tổng hợp và phân tích dữ liệu ngay từ nguồn dữ liệu. AI Hossain vừa chỉ vào các cấu phần nhỏ gọn bên trong FluSense vừa nói: “Chúng tôi đang cố gắng đưa công nghệ máy học vào ứng dụng. Tất cả các công đoạn xử lý diễn ra ngay tại đây. Và những thiết bị như thế này đang ngày càng rẻ và hiệu quả hơn.”
Bước tiếp theo chính là thử nghiệm FluSense ở những nơi công cộng và khu vực địa lý khác.
Nhà dịch tễ học Lover cho biết: “Chúng tôi hiện đã có được những khẳng định ban đầu rằng tiếng ho có mối liên hệ với những chứng bệnh về cúm. Và bây giờ là thời điểm chúng tôi tiến hành xác thực khẳng định này ở một phạm vi lớn hơn, để từ đó chứng minh rằng thiết bị này có thể áp dụng mọi nơi.”
Minh Thúy (Theo TechXplore)
