AI đang được phát triển để hỗ trợ bệnh lao ở Kenya

Số người xem bài viết (Post Views): 107

Các nhà nghiên cứu ở Kenya đang phát triển một ứng dụng dựa trên AI để phát hiện bệnh lao bằng cách phân tích âm thanh ho.
Ứng dụng này nhằm mục đích tăng tốc độ chẩn đoán bệnh lao, có khả năng làm giảm tỷ lệ lây truyền trong cộng đồng.
Mặc dù có kết quả đầy hứa hẹn nhưng ứng dụng này cần được cải tiến thêm để đáp ứng các tiêu chuẩn về độ chính xác của WHO.

Các nhà khoa học tại Viện nghiên cứu y tế Kenya (KEMRI) đang dẫn đầu việc chủ động phát minh ra một ứng dụng máy tính trong đó AI có thể chẩn đoán bệnh lao (TB) và các rối loạn hô hấp khác. Dự án sẽ do Tiến sĩ Videlis Nduba và các chuyên gia chăm sóc sức khỏe đồng nghiệp của ông đứng đầu, những người đang thúc đẩy một cuộc cách mạng trong công nghệ chăm sóc sức khỏe. Điều này có thể tác động tích cực đáng kể đến kết quả chẩn đoán và điều trị bệnh lao.

Cách tiếp cận đổi mới trong chẩn đoán bệnh lao

Tại KEMRI, các nhà nghiên cứu đảm nhận nhiệm vụ kiên nhẫn thu thập các mẫu ho từ cả những người mắc và không mắc các bệnh về hệ hô hấp, bao gồm cả trường hợp mắc bệnh lao. Sau đó, họ phân tích âm thanh ho do các thiết bị khoa học thu được như micrô trên điện thoại thông minh. Phần mềm này được thiết kế để phân biệt các cơn ho được giải quyết mà không mắc bệnh lao với những bệnh nhân mắc bệnh lao đi kèm thông qua phương pháp học máy được cung cấp bởi ResNet 18, một công nghệ tiên phong tại Đại học Washington.

Tiến sĩ Nduba ủng hộ việc xác nhận mạnh mẽ chẩn đoán bệnh lao và tác dụng sâu sắc của nó đối với việc điều trị bệnh lao. Vấn đề là hiện nay, thời gian từ khi xuất hiện triệu chứng đến khi chẩn đoán dao động từ vài tháng đến 1 năm, khách hàng mắc bệnh này vẫn có thể lây nhiễm cho người khác trong khi bệnh không bị phát hiện. Ứng dụng AI phát hiện ca bệnh lao nhanh chóng; do đó, bệnh nhân được điều trị ngay lập tức, từ đó giúp nâng cao tốc độ lây truyền ở mức độ đáng kể.

Phấn đấu đạt được sự chính xác và phê duyệt theo quy định

Tuy nhiên, ngay cả ở giai đoạn đầu, hệ thống này đã được chứng minh là có hiệu quả và vẫn chưa được Tổ chức Y tế Thế giới (WHO) phê duyệt. Theo WHO, ít nhất 90% số ca nhiễm lao phải được phát hiện và ít nhất 80% khả năng mắc bệnh lao có thể được loại trừ.

Việc triển khai thí điểm đã phát hiện được 80% số ca bệnh lao và tỷ lệ loại trừ bệnh ra khỏi danh sách nguyên nhân là 70%, do đó cần phải cải tiến công nghệ trong ranh giới đánh đổi với khuyến nghị của WHO.

Johnson Munori, một cựu bệnh nhân lao, tham gia liệu pháp miễn dịch. Ngược lại, loại thứ hai dựa trên y học phân tử, trong đó thuốc chống ung thư được thiết kế dựa trên đột biến. Do đó, hiệu quả của hai phương pháp điều trị này khác nhau tùy thuộc vào các yếu tố như loại khối u, giai đoạn và phương thức sinh. Chuyên môn của ông nhấn mạnh vai trò của phương pháp sáng tạo là chìa khóa để cung cấp các giải pháp thực tế nhằm khắc phục các bệnh truyền nhiễm.

AI là một yếu tố đang phát triển nhanh chóng và có thể chấp nhận được trong lĩnh vực y tế. Theo Jarim Omogi, chuyên gia y tế công cộng tại Đại học Quốc tế Amref, có thể buộc chặt việc điều dưỡng bệnh nhân. Lời kêu gọi của Omogi về khả năng chi trả và hiệu quả chi phí trong điều trị, trong khi AI là quan trọng nhất, là công cụ mở mang tầm mắt và việc cung cấp dữ liệu nhạy cảm với thời gian, thể hiện sự tích hợp AI trong thực hành chăm sóc sức khỏe.

Dự án do Viện Y tế Quốc gia (NIH) tài trợ, dự kiến sẽ tạo ra sự thay đổi mô hình trong chẩn đoán bệnh lao, từ đó quản lý bệnh. Tuy nhiên, công cụ truyền thông này chưa nhận được sự chấp thuận theo quy định, cho thấy tầm quan trọng của việc đánh giá tính an toàn và thực hiện các quy định hiện hành trước khi sử dụng.

Đọc thêm kiến thức về AI, Machine Learning
Nếu bạn cần Dịch vụ marketing AI, liên hệ Click Digital ngay.
Hoặc đầu tư vào trí tuệ nhân tạo bằng cách mua token Saigon (ký hiệu: SGN) thông qua sàn giao dịch Pancakeswap: https://t.co/KJbk71cFe8 (đừng lo lắng về low liquidity, hãy trở thành nhà đầu tư sớm) (cách mua: tìm hiểu trên Google về thao tác giao dịch trên sàn phi tập trung Pancakeswap, cực kỳ an toàn).
Được hỗ trợ bởi Công ty Click Digital
Nâng cao kiến thức về AI + Machine Learning
Địa chỉ token trên mạng BSC: 0xa29c5da6673fd66e96065f44da94e351a3e2af65
Twitter: https://twitter.com/SaigonSGN135/
Staking SGN: http://135web.net/

Invest in Artificial Intelligence by BUYING Saigon token (symbol: SGN) through the Pancakeswap exchange: https://t.co/KJbk71cFe8 (do not worry about low liquidity, be an early investor) (how to buy: search on Google for instructions on trading on the decentralized Pancakeswap exchange, it’s secure).
Backed by Click Digital Company
Enhancing AI + Machine Learning knowledge
BSC address: 0xa29c5da6673fd66e96065f44da94e351a3e2af65
Twitter: https://twitter.com/SaigonSGN135/
Staking SGN: http://135web.net/