Researchers are working on machine learning systems to identify COVID-19 cases by the sounds of a person’s cough.
Các nhà nghiên cứu đang xây dựng hệ thống máy học để xác định các ca nhiễm COVID-19 thông qua tiếng ho của con người.
One system has demonstrated a high success rate in detecting COVID-19 in people with no physical signs of the disease. Such a tool could be important in the fight against COVID-19, which can be spread by people who do not even know they are infected.
Một hệ thống đã cho thấy tỷ lệ thành công cao trong việc nhận biết COVID-19 trong những người không có triệu chứng bệnh. Công cụ như vậy có vai trò quan trọng trong cuộc chiến chống COVID-19 mà có thể lây nhiễm bởi những người không biết rằng họ đã nhiễm bệnh.
Researchers at the Massachusetts Institute of Technology, MIT, recently published a paper reporting results of the system.
Các nhà nghiên cứu tại Viện Công nghệ Massachusetts, MIT, gần đây đã công bố tài liệu báo cáo kết quả của hệ thống.
The team created an artificial intelligence (AI) model to examine the sounds of people who produced a forced cough. The sounds were collected from people who recorded them on computers or mobile devices. The individuals were also asked to provide information about any symptoms they were experiencing, as well as whether they had been officially tested for COVID-19.
Nhóm nghiên cứu đã tạo ra một mô hình trí tuệ nhân tạo (AI) nhằm nghiên cứu những tiếng ho nặng. Âm thanh này được thu thập từ những người tự ghi âm mình trên máy tính hoặc thiết bị di động. Các cá nhân cũng được yêu cầu cung cấp thông tin về bất cứ triệu chứng nào họ đang có, cũng như liệu họ đã từng xét nghiệm COVID-19 chính thức hay chưa.
People then sent the recordings and data to researchers through the internet or their devices. Researchers reported they had received more than 70,000 recordings, amounting to about 200,000 individual cough examples. The team then trained the model on the cough sounds, as well as spoken words.
Sau đó mọi người gửi các bản thu âm và số liệu cho các nhà khoa học qua internet hoặc thiết bị của họ. Các nhà nghiên cứu cho biết họ đã nhận hơn 70,000 bản thu âm, tổng cộng đến khoảng 200,000 mẫu tiếng ho cá nhân. Nhóm nghiên cứu sau đó đã huấn luyện mô hình bằng tiếng ho, cũng như các từ ngữ nói.
When the new cough recordings were fed into the system, it correctly identified 98.5 percent of coughs from people confirmed to have COVID-19, the researchers reported. The model also detected 100 percent of coughs in people who reported they had tested positive for the virus, but had no signs of the disease.
Các nhà nghiên cứu báo cáo rằng, khi các bản thu âm tiếng ho mới được đưa vào hệ thống, nó sẽ xác định một cách chính xác 98.5% tiếng ho của những người đã được xác nhận là mắc COVID-19. Mẫu hình này cũng xác định đúng 100% tiếng ho của những người được báo là có kết quả xét nghiệm dương tính với virus, nhưng không có triệu chứng của dịch bệnh.
One of the project’s leaders is Brian Subirana, a research scientist in MIT’s Auto-ID Laboratory. Subirana and his team had already been developing AI models to examine forced-cough recordings to search for signs of Alzheimer’s disease. Such signs can include changes in personality and memory loss, but Alzheimer’s can also cause nerve and muscle problems, including weakened speech.
Một trong số trưởng dự án là Brian Subirana, một nhà khoa học nghiên cứu tại PHòng thí nghiệm Auto-ID của MIT. Subirana và nhóm của mình đã phát triển các mẫu hình AI để phân tích các bản thu âm tiếng ho nặng để tìm kiếm triệu chứng cho bệnh Alzheimer. Những triệu chứng này có thể bao gồm sự thay đổi trong tính cách và mất trí nhớ, nhưng Alzheimer cũng có thể gây ra các vấn đề thần kinh và cơ bắp, bao gồm giọng nói yếu.
The MIT team says its latest model trained to identify Alzheimer’s disease from cough sounds had also shown good progress as a possible way to help detect the condition.
Nhóm nghiên cứu của MIT cho biết mẫu hình mới nhất của họ được huấn luyện để xác định bệnh Alzheimer từ tiếng ho cũng cho thấy một tiến trình hiệu quả như là một cách khả thi để giúp phát hiện tình trạng này.
So when the coronavirus pandemic developed, Subirana told MIT News, he thought the same model structure might work for COVID-19. This is because there was evidence that COVID-19 infected individuals may also experience voice muscle weakness.
Theo chia sẻ của Subirana với MIT News, vì vậy khi dịch bệnh virus corona phát triển, ông nghĩ một hệ thống mẫu hình tương tự có thể có hiệu quả với COVID-19. Điều này là bởi có bằng chứng cho rằng những cá nhân nhiễm COVID-19 cũng có thể trải qua việc cơ họng yếu.
Subirana said the researchers discovered “a striking similarity” in the ability of the model to detect Alzheimer’s and COVID-19. The experiment showed that the way a person produces sound changes if they are infected with COVID-19 even if no physical signs are present, he added.
Subirana cho biết các nhà nghiên cứu tìm ra “một sự tương đồng nổi bật” trong khả năng xác định Alzheimer và COVID-19 của mẫu hình. Ông cũng chia sẻ thêm thí nghiệm cho thấy cách mà một người có giọng nói thay đổi nếu họ nhiễm COVID-19 kể cả không có triệu chứng vật lý.
The team says it is working to develop “a user-friendly app” that could be used on a wide basis to detect COVID-19 cases. This would make it possible for users to cough into their phone and receive immediate information on whether they might be infected and should seek an official test.
Nhóm nghiên cứu cho biết họ đang làm việc để tạo ra “một ứng dụng thân thiện với người dùng” mà có thể sử dụng rộng rãi để phát hiện các ca nhiễm COVID-19. Điều này sẽ cho phép người dùng có thể ho vào điện thoại và nhận thông tin tức khắc về liệu họ có thể bị nhiễm bệnh và nên xét nghiệm chính thức hay không.
The effective use of such a tool could also “diminish the spread of the pandemic if everyone uses it before going to a classroom, a factory, or a restaurant,” Subirana explained.
Tính năng hữu ích của công cụ như vậy cũng có thể “giảm bớt sự lây lan của đại dịch nếu mọi người sử dụng nó trước khi đến phòng học, nhà máy, hay nhà hàng,” Subirana giải thích.
U.S. researchers at Pennsylvania’s Carnegie Mellon University are also using machine learning methods to develop a “voice-based testing system for COVID-19.” That system also uses recordings of coughs – as well as some vowel sounds and the alphabet – to identify “signatures” of the virus, the Pittsburgh Post-Gazette reported.
Các nhà nghiên cứu Hoa Kỳ tại Đại học Carnegie Mellon tại Pennsylvania cũng sử dụng phương pháp máy học để phát triển một “hệ thống xét nghiệm COVID-19 ndựa vào giọng nói,” Pittsburgh Post-Gazette báo cáo rằng, hệ thống như vậy cũng sử dụng các bản thu âm tiếng ho – cũng như các âm hữu thanh và bảng chữ cái – để xác định “đặc trưng” của virus.
And in Britain, a similar project is being carried out by engineers at the University of Cambridge. Researchers working on that system reported in July they had created a machine learning tool that could correctly identify COVID-19 cases based on cough and breath sounds. Those models performed with a success rate of about 80 percent in laboratory tests, the team reported.
Và tại Anh, một dựa án tương tự cũng đang được thực hiện bởi các kỹ sư tại Đại học Cambridge. Các nhà nghiên cứu của hệ thống vào tháng 7 đã cho biết rằng họ đã tạo ra một công cụ máy học có thể xác định ca nhiễm COVID-19 một cách chính xác dựa trên tiếng ho và hít thở. Nhóm cho biết những mô hình như vậy có tỷ lệ thành công cao đến khoảng 80% trong các cuộc thử nghiệm trong phòng thí nghiệm.
Nguồn: VOA
examine /ɪɡˈzæm.ɪn/ – v. kiểm tra, xem xét, cân nhắc
Ex: The council is to examine ways of reducing traffic in the city centre. – Hội đồng đang xem xét các phương pháp giảm tắc đường trong trung tâm thành phố.
nerve /nɜːv/ – n. thần kinh
Ex: Repairing damaged nerves is a very delicate operation.- Chữa lành các dây thần kinh bị tổn thương là một hoạt động cực kỳ phức tạp.
weaken /ˈwiː.kən/ – v. làm suy yếu
Ex: A series of scandals weakened investor confidence. – Hàng loạt vụ bê bối đã làm giảm sự tự tin của nhà đầu tư.
striking /ˈstraɪ.kɪŋ/ – adj. nổi bật, đáng chú ý
Ex: She bears a striking resemblance to her mother. – Cô ấy cực kỳ giống mẹ mình.
immediate /ɪˈmiː.di.ət/ – adj. ngay lập tức, ngay tức khắc
Ex: We must make an immediate response. – Chúng ta cần phải trả lời ngay tức khắc.
seek /siːk/ – v. tìm kiếm
Ex: I was expelled from school and forced to seek work. – Tôi bị đuổi học và buộc phải tìm công việc.
diminish /dɪˈmɪn.ɪʃ/ – v. hạn chế, làm giảm
Ex: I don’t want to diminish her achievements, but she did have a lot of help. – Tôi không muốn hạ thấp các thành tựu của cô ấy, nhưng cô ấy thực sự có rất nhiều sự giúp đỡ.
