Hơn 1.100 chuyên gia công nghệ, y tế và tình nguyện viên tham gia
Sau giai đoạn 1, với sự chung sức của một số chuyên gia về công nghệ, y tế cùng cuộc thi Hackathon, dự án đã xây dựng được một cộng đồng bao gồm hơn 1.100 người Việt cùng phát triển và lan tỏa dự án đến gần hơn với cộng đồng. Trong đó, cuộc thi Hackathon kêu gọi cộng đồng công nghệ xây dựng các giải pháp AI để nhận diện COVID-19 thông qua tiếng ho đã thu hút 200 thí sinh tham gia. Sau Vòng 1, giải pháp tạm dẫn đầu đã đạt chỉ số đo độ chính xác AUC 91%, so với 97% mà Đại học MIT đã công bố.
Bên cạnh cuộc thi Hackathon, Dự án đã tiếp cận với tài nguyên dữ liệu có sẵn với 1.700 mẫu ghi âm tiếng ho của người dương tính (từ Thụy Sĩ và Ấn Độ) và nhiều mẫu âm tính cùng một số nguồn mở khác. Tháng 6/2021, dự án đã xử lý làm sạch và gán nhãn 7000 mẫu dữ liệu.
Kêu gọi người Việt chung sức
Tuy đã có giải pháp đạt AUC 91% nhưng để đạt được độ chính xác cao hơn, dự án cần sự chung sức của người Việt trên khắp cả nước. Hiện nay, dự án đã tiếp cận 7.000 mẫu dự liệu nhưng chủ yếu đến từ Thụy Sĩ và Ấn Độ, mẫu tiếng ho của người Việt chưa có nhiều. Trong giai đoạn 2, dự án kêu gọi cộng đồng cùng tham gia góp thêm tối thiểu 10.000 mẫu tiếng ho trong đó có 100-500 mẫu của người dương tính (có triệu chứng, chưa có triệu chứng) qua điện thoại, gửi về dự án. Lượng dữ liệu càng nhiều, thuật toán AI có thể chẩn đoán thông minh hơn, kỳ vọng độ chính xác trên 95%.
AICOVIDVN kêu gọi mọi người dân Việt Nam, ưu tiên đối tượng F0-F1-F2-F3 có thể thu âm mẫu tiếng ho theo cú pháp:
1. (ho 4-5 tiếng)
2. Tôi tin mình là F... (Chưa rõ vui lòng bỏ qua)
Sau đó, gửi file vào Nhóm Zalo cổng tiếp nhận dữ liệu hoặc Messenger của trang thông tin chính thức của dự án.
Khi kết quả xét nghiệm mới, người ghi âm cần báo lại vào cổng tiếp nhận này. Thông báo kết quả xét nghiệm sẽ giúp các chuyên gia huấn luyện AI và tăng độ chính xác của giải pháp này.
 |
Bên cạnh việc thu âm mẫu tiếng ho, dự án hy vọng người dân Việt Nam cùng chia sẻ thông tin về dự án để giải pháp nhanh chóng bước vào giai đoạn chuyển giao cho các cơ quan chức năng thẩm định và nâng cấp, phát hiện được các ca bệnh ở nhiều giai đoạn khác nhau, cả khi chưa có triệu chứng. Từ đó tìm ra những người có virus đang còn lẫn trong cộng đồng, giúp nhanh chóng khoanh vùng dịch, giảm tải cho lực lượng tuyến đầu.
Ứng dụng AI tăng khả năng chẩn đoán sớm và giảm thiểu lây nhiễm chéo khi lấy mẫu bệnh phẩm
Cuối tháng 5/2021, TP. Hồ Chí Minh đã sử dụng Robocall vào việc sàng lọc bệnh nhân có nguy cơ mắc COVID-19. AI tự động gọi điện cho hàng triệu người dân và đặt câu hỏi để họ tự khai báo triệu chứng. Tuy nhiên, nhiều người mắc bệnh nhưng không có triệu chứng nên cách sàng lọc trên có khả năng bỏ sót nhóm bệnh nhân này. Các đợt xét nghiệm diện rộng hiện nay thường sử dụng test kháng nguyên, đòi hỏi lực lượng y tế phải làm việc liên tục và người dân tập trung đông để lấy mẫu.
Bên cạnh việc giảm tải khối lượng công việc của lực lượng y tế tuyến đầu và khả năng lây nhiễm chéo khi lấy mẫu, giải pháp này cũng dựa vào một nghiên cứu của Đại học MIT (Mỹ) công bố 01/2021: Khi virus mới xâm nhập cơ thể, chúng chưa xâm nhập đủ sâu để tạo ra các triệu chứng như sốt hay ho nhưng đã gây ra những tổn thương nhỏ và nhẹ trong phổi. Thuật toán trí tuệ nhân tạo (AI) sẽ nghe hàng ngàn mẫu tiếng ho của người có virus và không có virus, qua đó, phân tích và lọc được những tín hiệu mà tai người không nghe không phân biệt được. Khi được yêu cầu cố tình ho, phân tích tiếng ho này có thể nhận diện được sự hiện diện của virus. Giải pháp của MIT có thể giúp nhận diện COVID-19 với độ chính xác lên đến 97% (chỉ số AUC), và hiện nay đã đăng ký với FDA từ 1/2021 và đang chờ thẩm định, cấp phép để đưa vào sử dụng.
Trong bối cảnh dịch COVID-19 bùng phát mạnh, cộng đồng kỹ sư AI Việt Nam tin rằng để những giải pháp như Robocall của TP Hồ Chí Minh cần được nâng cao hiệu quả và triển khai diện rộng, và giảm tải cho các y bác sĩ, cần xây dựng giải pháp AI và phát triển nó trở thành một công cụ sàng lọc.
