Let AI be

Яркий онлайн-журнал про искусственный интеллект (Artificial Intelligence, AI)

 

Свяжитесь с нами

Пресс-релизы, предложения об инфопартнерстве и сотрудничестве,
в том числе запросы на рекламу, присылайте на почту редакции:

Ждем вас в соцсетях

Ученые создают ИИ-платформу для диагностики заболеваний по голосу

Ученые создают ИИ-платформу для диагностики заболеваний по голосу

Ученые из 12 научно-исследовательских организаций создадут платформу искусственного интеллекта для диагностики заболеваний по изменениям в голосе. В проекте, совместно возглавляемом Университетом Южной Флориды в Тампе и Медицинским колледжем  Вайля Корнелла в Нью-Йорке, участвуют учреждения из США, Канады, а также франко-американский биотехнологический стартап в области ИИ Owkin.

Программу финансируют Национальные институты здравоохранения США (NIH) в рамках инициативы Bridge2AI. В первый год проект получит $3,8 млн от NIH с последующим финансированием в течение следующих трех лет.

Проект, получивший название «Голос как биомаркер здоровья», направлен на создание базы данных человеческих голосов. На этой базе данных модели искусственного интеллекта обучатся выявлять заболевания путем обнаружения изменений в человеческом голосе. Это позволит предоставить врачам недорогой диагностический инструмент, который можно использовать наряду с другими клиническими методами.

Исследовательская группа определила пять категорий заболеваний, для которых характерны изменения голоса, — на них и будет сосредоточено исследование:

✓ заболевания, нарушающие речевую функцию (рак гортани, паралич голосовых связок, доброкачественные поражения гортани);

✓ неврологические и нейродегенеративные расстройства (болезни Альцгеймера и Паркинсона, инсульт, боковой амиотрофический склероз);

✓ нарушения психического здоровья (депрессия, шизофрения, биполярное расстройство);

✓ респираторные заболевания (пневмония, хроническая обструктивная болезнь легких);

✓ нарушения речи и голоса у детей (задержка речевого развития, аутизм).

Прежде работа с голосовыми данными в клинической практике была ограничена проблемами, связанными с владением данными и обеспечением их конфиденциальности. В этом проекте Owkin развернет в нескольких исследовательских центрах технологию федеративного обучения — структуру, которая позволяет обучать модели machine learning на данных, которые при этом никогда не покидают своего источника.

Напомним, в сентябре ученые из Сеченовского университета планируют выпустить приложение, которое с помощью искусственного интеллекта выявляет по голосу депрессию.

Источник: Медицинский колледж Вайля Корнелла (Weill Cornell Medicine)

Фото: Unsplash

 

You don't have permission to register