ความหวังใหม่ของนักวิทย์ ซอฟต์แวร์ตรวจโควิดจากเสียง

• นักวิทย์เปิดตัวแอปพลิเคชันใหม่ทางโทรศัพท์มือถือที่สามารถตรวจหาเชื้อโควิด-19 ได้ในเวลาเพียงไม่ถึง 1 นาที โดยตรวจพบผู้ติดเชื้อได้มากถึง 89 เปอร์เซ็นต์
• วิธีการตรวจหาเชื้อแบบใหม่นี้จะเป็นประโยชน์อย่างมากกับประเทศยากจน ซึ่งการตรวจหาเชื้อด้วยวิธี PCR ยังคงมีราคาแพงเกินกว่าที่ประชาชนจะเข้าถึงได้
• การทดลองใช้งานครั้งนี้ผู้เชี่ยวชาญได้ใช้ข้อมูลจากตัวอย่างเสียงจำนวน 893 ตัวอย่าง จากผู้เข้าร่วมการทดลอง 4,352 คน

ในขณะที่ทั่วโลกยังคงเผชิญกับการระบาดของโควิด-19 เชื้อกลายพันธุ์โอมิครอน นักวิทยาศาสตร์ต่างยังคงเร่งหาวิธีตรวจคัดกรองผู้ป่วยโควิดให้มีความรวดเร็วและแม่นยำมากขึ้นอย่างต่อเนื่อง เพราะแม้ว่าอาการป่วยอาจจะไม่รุนแรง แต่การติดต่อกันง่ายดายและรวดเร็ว ทำให้การตรวจคัดกรองที่รู้ผลเร็วและมีประสิทธิภาพมีความจำเป็นอย่างยิ่งต่อการควบคุมการแพร่ระบาดของโรค

ซึ่งล่าสุดก็มีงานวิจัยที่พัฒนาการตรวจไปอีกขั้น จนอาจจะกลายมาเป็นทางเลือกใหม่ในการตรวจหาเชื้อโควิด-19 แทนการตรวจวินิจฉัยโรคด้วยอุปกรณ์ทดสอบอย่างง่ายและรวดเร็วที่เราเคยใช้กันอยู่ โดยการใช้แอปพลิเคชันตรวจโควิดจากเสียงนี้ใช้เวลาเพียงไม่ถึง 1 นาทีก็รู้ผล และยังมีความแม่นยำมากกว่าการตรวจสวอปเทสต์ หรือ ATK ด้วย โดยพบผู้ติดเชื้อที่มีผลตรวจเป็นบวกถูกต้อง 89 เปอร์เซ็นต์ และตรวจผู้ที่มีผลตรวจเป็นลบแม่นยำถึง 83 เปอร์เซ็นต์ ขณะที่ข้อมูลจาก อิมพีเรียล คอลเลจ ลอนดอนชี้ว่าการตรวจคัดกรองแบบ ATK ที่ทั่วโลกใช้กันอย่างกว้างขวางยังพบความผิดพลาดในการตรวจพบเชื้อได้ตั้งแต่ 20-81 เปอร์เซ็นต์ จากปัจจัยต่างๆ

ซึ่งนักวิจัยเชื่อว่าแอปพลิเคชันใหม่นี้จะมีประโยชน์ในการใช้ตรวจคัดกรองคนจำนวนมากๆ ได้อย่างรวดเร็ว เช่น การตรวจคัดกรองผู้ที่จะเข้าชมคอนเสิร์ต หรือแมตช์การแข่งขันกีฬาขนาดใหญ่ นอกจากนี้ยังสามารถนำไปใช้ในประเทศยากจน ที่การตรวจแบบ PCR ยังคงมีราคาแพงมาก และยากต่อการเข้าถึงของคนทั่วไป

ด้านนักวิจัยจากเนเธอร์แลนด์ระบุว่า เชื้อโควิดมักจะส่งผลกระทบต่อระบบทางเดินหายใจส่วนบนและเส้นเสียง ซึ่งเป็นสาเหตุที่ทำให้ผู้ป่วยเสียงเปลี่ยน และนั่นทำให้ทีมวิจัยเริ่มต้นที่จะทดลองว่ามีความเป็นไปได้เพียงใดที่จะสามารถตรวจจับเชื้อโควิดจากเสียงของผู้คน โดยทีมวิจัยใช้ข้อมูลจากแอปพลิเคชันเสียงของมหาวิทยาลัยเคมบริดจ์ ที่รวบรวมตัวอย่างเสียงจากผู้คนทางออนไลน์จำนวน 893 เสียง จากผู้เข้าร่วมทดลอง 4,352 คน รวมทั้งตัวอย่างเสียงจากผู้เข้าร่วมที่มีผลตรวจเชื้อโควิดเป็นบวกอีก 308 คน

โดยแอปพลิเคชันนี้ถูกติดตั้งในโทรศัพท์มือถือของผู้ใช้งาน ซึ่งจะต้องมีการรายงานข้อมูลพื้นฐานต่างๆ ประวัติทางการแพทย์ และสถานะการสูบบุหรี่ ก่อนที่จะให้ผู้เข้าร่วมทดลองอัดเสียงหายใจ รวมทั้งเสียงไออีก 3 ครั้ง นอกจากนี้ยังต้องอัดเสียงการสูดหายใจลึกๆ ผ่านทางปาก 3-5 ครั้ง และให้อ่านประโยคสั้นๆ ตามข้อความหน้าจออีก 3 ครั้ง

หลังจากนั้นทีมวิจัยจะใช้เทคนิคการวิเคราะห์เสียงที่เรียกว่า Mel-spectrogram ซึ่งจะสามารถแยกแยะและระบุความแตกต่างของเสียง ทั้งความดัง-เบา พลังเสียง การสั่นของเสียงได้ และเพื่อให้แอปพลิเคชันนี้สามารถจำแนกเสียงของผู้ป่วยโควิด-19 จากคนที่ไม่ได้ติดเชื้อได้ ทางทีมวิจัยจึงมีการสร้างโมเดลเอไอหลากหลายรูปแบบ เพื่อประเมินว่าอันไหนที่สามารถแยกแยะผู้ป่วยได้ดีที่สุด และพบว่าโมเดลที่มีชื่อว่า Long-Short Term Memory (LSTM) สามารถทำงานได้โดดเด่นกว่าโมเดลอื่นๆ

วาฟา อัลจิบาวี นักวิจัยจากมหาวิทยาลัยมาสทริช ระบุว่า ผลการทดลองที่ออกมา แสดงให้เห็นว่าการอัดเสียงแบบง่ายๆ ที่นำมาใช้กับเอไอ อัลกอริทึ่มที่เหมาะสม สามารถตรวจสอบได้อย่างแม่นยำว่า คนไข้รายใดติดเชื้อโควิด-19 หรือไม่ โดยการทดสอบนี้ไม่มีค่าใช้จ่าย และยังอ่านผลได้ง่ายๆ นอกจากนี้ยังสามารถตรวจคัดกรองได้จากระยะไกล และใช้เวลาเพียงไม่นานก็รู้ผล ซึ่งเหมาะกับการตรวจคัดกรองคนที่จะเข้าร่วมงานที่มีการรวมตัวของคนจำนวนมาก หรือการคัดกรองประชากรจำนวนมากในคราวเดียว

และเมื่อเปรียบเทียบความผิดพลาดจากการตรวจหาเชื้อที่ใช้เอไอ LSTM model จะมีโอกาสตรวจไม่พบเชื้อราว 11 คน ต่อ 100 เคส ขณะที่การตรวจแบบ ATK มีโอกาสตรวจพลาดถึง 44 ราย จาก 100 ราย ซึ่งสามารถที่จะออกไปแพร่เชื้อได้ต่อไป

อย่างไรก็ตาม ทางทีมวิจัยระบุว่า งานวิจัยครั้งนี้จะมีการขยายจำนวนผู้เข้าร่วมมากขึ้นอีก ก่อนที่จะเริ่มเปิดให้คนทั่วไปได้นำแอปพลิเคชันนี้ไปใช้งาน โดยนับตั้งแต่เริ่มโครงการทดลอง มีการเก็บตัวอย่างเสียงรวมทั้งสิ้น 53,449 เสียง จากผู้เข้าร่วมทดลอง 36,116 ราย เพื่อจะนำมาใช้ปรับปรุง และรับประกันความแม่นยำของโมเดลนี้ต่อไป และจะมีการวิเคราะห์เจาะลึกเพิ่มเติม เพื่อทำความเข้าใจว่าคุณลักษณะใดของเสียงที่มีอิทธิพลต่อโมเดลเอไอ ก่อนที่จะนำเสนอผลการทดลองนี้ต่อที่ประชุมสภาโรคระบบทางเดินหายใจแห่งยุโรปในเมืองบาร์เซโลนาประเทศสเปนต่อไป.

ผู้เขียน : อาจุมมาโอปอล

ที่มา : เดลี่เมล, ไซเอนท์เดลี่