კორონავირუსის პანდემიის კონტროლის ერთ-ერთი რთული ნაწილია ინფიცირებულ ადამიანთა სწრაფი გამოვლენა და იზოლირება; ვითარებას ამწვავებს ისიც, რომ COVID-19-ის სიმპტომები ყოველთვის შესამჩნევი არ არის, განსაკუთრებით ადრეულ ეტაპზე. ახლახან, მეცნიერებმა შექმნეს ხელოვნური ინტელექტის ახალი მოდელი, რომელიც ვირუსს ერთი მარტივი, ძალად დახველების საშუალებით აფიქსირებს.
მტკიცებულებები მიუთითებს, რომ ხელოვნურ ინტელექტს შეუძლია ხველაში შენიშნოს ის სხვაობები, რაც არ შეუძლია ადამიანის ყურს და თუკი დაფიქსირების სისტემას სმარტფონთან დავაკავშირებთ, მკვლევრები ამბობენ, რომ ის ძალიან საჭირო და შედეგიანი ხელსაწყო გახდება ადრეული სკრინინგისთვის.
კვლევა ეფუძნება ალცჰაიმერის შესახებ ჩატარებულ კვლევებს, რომელთა საფუძველზე შექმნილი სისტემა დაავადებას ხველების ან ლაპარაკის საშუალებით აფიქსირებს. პანდემიის დაწყებისთანავე, ჯგუფმა ყურადღება COVID-19-ზე გადაიტანა და გამოიყენა ის ცნობები, რაც უკვე იცოდნენ დაავადების მიერ ლაპარაკსა და ჩვენს სხვა ხმებში გამოწვეული მცირე ცვლილებების შესახებ.
„საუბრისა და ხველების ხმებზე გავლენას ახდენს ხმის იოგები და მიმდებარე ორგანოები. ეს კი იმას ნიშნავს, რომ როდესაც ლაპარაკობ, თქვენი საუბრის ნაწილი ხველებას ჰგავს და პირიქით“, — ამბობს მასაჩუსეტსის ტექნოლოგიური ინსტიტუტის (MIT) მკვლევარი ბრაიან სუბირანა.
მისივე თქმით, ისეთი რაღაცები, რასაც ჩვენ საუბრის შედეგად ვადგენთ, ხელოვნურ ინტელექტს შეუძლია გაარკვიოს უბრალო დახველებით, მათ შორის, პიროვნების გენდერი, მშობლიური ენა ან ემოციური მდგომარეობა. სენტიმენტები იგრძნობა ხველაშიც.
ალცჰაიმერის კვლევაში, რომელიც COVID-19-ზე გადართეს, ჩართულია ნერვული ქსელი, სახელად ResNet50. ათასობით საათის განმავლობაში ის ადამიანის ლაპარაკზე ამეცადინეს, შემდეგ სხვადასხვა ემოციურ მდგომარეობაში ნათქვამ სიტყვათა ბაზაზე, შემდეგ კი ხველების ბაზაზე, რათა შეემჩნია ცვლილებები ფილტვებსა და სასუნთქ გზებში.
სამი მოდელის გაერთიანების შემდეგ, სუსტი ხველება ძლიერისგან ხმაურის ფონით გაფილტრეს. COVID-19-ით ინფიცირებული დაახლოებით 2500 ადამიანის ხველის ჩანაწერში ხელოვნურმა ინტელექტმა ისინი 97,1-პროცენტიანი სიზუსტით გამოავლინა, უსიმპტომო შემთხვევები კი 100-პროცენტიანი სიზუსტით.
ასეთი შედეგი შთამბეჭდავია, მაგრამ ჯერ კიდევ ბევრი კვლევაა ჩასატარებელი. მკვლევრები ხაზს უსვამენ, რომ მისი მთავარი ღირებულება უსიმპტომო ადამიანებში ჯანმრთელ და არაჯანმრთელ ხველას შორის განსხვავების შემჩნევაშია და რეალურად COVID-19-ის დიაგნოზს არ სვამს, რასაც უკვე შესაბამისი ტესტი ადასტურებს. სხვა სიტყვებით რომ ვთქვათ, ეს გახლავთ ადრეული გაფრთხილების სისტემა.
„ამ სადიაგნოსტიკო ხელსაწყოს ეფექტიანმა დანერგვამ შეიძლება პანდემიის გავრცელება შეანელოს, თუკი მას ყველა გამოიყენებს საკლასო ოთახში, ქარხანაში ან რესტორანში შესვლამდე“, — ამბობს სუბირანა.
ის ფაქტი, რომ ტესტი არაინვაზიურია და არ არის შექმნილი იმ ადამიანთა დიაგნოსტირებისთვის, რომლებსაც უკვე აქვთ COVID-19-ის სიმპტომები, მაინც შეუძლია გითხრათ, გესაჭიროებათ თუ არა იზოლირება და შესაბამისი ტესტის ჩატარება მაშინ, როდესაც სიმპტომები არ აღგენიშნებათ.
მკვლევრებს სურთ, რომ სისტემა ამჯერად უფრო მრავალფეროვან მონაცემებზე გატესტონ და ნახონ, არის თუ არა ჩართული სხვა ფაქტორებიც დაფიქსირების ასეთ შთამბეჭდავ მაჩვენებელში. თუკი სისტემამ სმარტფონის აპლიკაციის ფაზას მიაღწია, გაჩნდება მონაცემთა დაცვის გარკვეული პრობლემაც, რადგან ნამდვილად არავის სურს, საკუთარი ჯანმრთელობის მონაცემები ვინმეს გაუზიაროს.
მას შემდეგ, რაც კორონავირუსის პანდემიას უკან მოვიტოვებთ, კვლევა შეიძლება კვლავ ალცჰაიმერის დაავადებას და მის ხველით დაფიქსირებას დაუბრუნდეს. მონაცემები აჩვენებს, რომ ამ დაავადებებზე მოსარგებად ნერვულ ქსელს ოდნავი ცვლილება სჭირდება.
„ჩვენმა კვლევამ აჩვენა, რომ ალცჰაიმერისა და COVID-19-ის ამოცნობას შორის არის საოცარი მსგავსება“, — წერენ მკვლევრები.
კვლევა IEEE Open Journal of Engineering in Medicine and Biology-ში გამოქვეყნდა.
მომზადებულია ScienceAlert-ის მიხედვით.
