Sumar articol:
Doua universitati importante din lume incearca sa dezvolte in acest moment aplicatii care asculta tusea utilizatorilor si vocile acestora, pentru a estima daca sunt sau nu infectati cu noul Coronavirus.
Insa cele doua proiecte au abordari diferite cu privire la confidentialitatea datelor.
Demersul Universitatii Cambridge isi propune sa mentina subiectii anonimi, insa este de parere ca acest lucru ii limiteaza activitatea in acest moment.
In acelasi timp, o echipa de la Universitatea Carnegie Mellon – care lucreaza si ei la o aplicatie pentru detectarea COVID-19 in functie de sunete – spune ca este esential ca utilizatorii sa se inregistreze, insa in acest moment activitatea echipei a fost suspendata temporar.
Desi cele doua initiative functioneaza independent una de cealalta, ambele au la baza invatarea automata, o forma de inteligenta artificiala in care computerele au misiunea de a analiza volume mari de date, pentru a gasi pattern-uri ce pot fi utilizate pentru rezolvarea problemelor. Obiectivul este acela ca device-urile folosite sa poata fi capabile sa faca diferenta intre COVID-19 si alte boli, printre care si gripa obisnuita.
Ambele echipe admit ca software-ul pe care il vor realiza nu poate inlocui in niciun caz nevoia unor testari medicale suplimentare.
Calitatea datelor
Universitatea Cambridge a lansat proiectul COVID-19 Sounds (Sunetele COVID-19) la inceputul lunii aprilie. Membrii publicului sunt invitati, in cadrul acestei initiative, sa respire si sa tuseasca intr-un microfon al computerului, si in plus sa furnizeze detalii legate de varsta lor, de sex, locatia aproximativa, si daca au fost sau nu testati pozitiv pentru Coronavirus recent. Subiectii sunt apoi rugati sa citeasca de trei ori urmatoarea fraza: “Sper ca datele mele sa contribuie la gestionarea pandemiei cu acest virus”.
“Obiectivul demersului este acela de a colecta suficient de multe date incat sa ne dam seama daca din aceste surse putem fi capabili sa diagnosticam persoanele care au COVID-19 si poate chiar sa detectam stadiul bolii” explica profesor Cecilia Mascolo, de la Universitatea Cambridge.
“Daca facem in asa fel incat acest demers sa functioneze, am putea ajuta probabil servicii precum helpline-ul 111 al NHS in Marea Britanie”.
In prima zi a proiectului, aproximativ 1200 de persoane au oferit aceste inregistrari, dintre care 22 au spus ca au fost depistate recent ca fiind pozitive.
Echipa spera ca produsul la care lucreaza sa fie gata in aproximativ doua luni. “Analiza nu va lua prea mult, insa totul depinde de calitatea datelor pe care le colectam” a explicat profesor Mascolo.
Daca initial proiectul a fost limitat la colectarea de probe prin intermediul unui site web, mai degraba decat printr-o aplicatie pentru smartphone-uri – pentru ca atat Apple, cat si Google, restrictioneaza persoanele care pot publica aplicatii legate de Coronavirus pe magazinele lor, iar demersul celor de la Universitatea Cambridge inca nu se calificase in acest sens – aplicatia este in acest moment disponibila in Google Play, iar dezvoltatorii sai spun ca va fi in curand disponibila si pe iOS.“Aplicatia se poate adresa din nou voluntarilor in perioada urmatoare, pentru a le cere sa reia inregistrarile” explica profesorul Pietro Cicuta, un alt membru al echipei. Cicuta adauga ca prin intermediul site-ului web acest lucru nu este posibil fara a fi compromis caracterul anonim al utilizatorilor.
Consecinte nedorite
Detectorul de voce COVID al echipei de la Carnegie Mellon are la baza proiectul anterior de profil vocal, realizat tot la Universitatea din Pittsburgh, iar dezvoltatorii initiativei isi anunta astfel colaborarea cu cercetatori din intreaga lume in sensul dezvoltarii unui sistem AI automat, care poate detecta semne ale infectiei cu COVID-19 in vocea umana.
Pentru a reusi sa construiasca acest sistem, echipa are nevoie de un numar mare de esantioane de voce, atat din partea persoanelor sanatoase, cat si a celor infectate cu COVID-19, precum si de probe de voce din partea pacientilor care sufera de alte boli.
Aplicatia a fost lansata live pentru o perioada scurta, in data de 30 martie, cerandu-le utilizatorilor sa tuseasca, sa inregistreze sunete vocale si sa recite alfabetul, precum si sa ofere detalii cu pivire la ei insisi. La finele procesului, instrumentul afisa o indicatie cu privire la probabilitatea ca utilizatorul sa aiba COVID-19.
Cercetatorii au realizat, insa, in scurt timp, ca era necesara o regandire a aplicatiei. “Nu conteaza cat de multe avertismente afisezi, sau cat de clar le spui oamenilor ca e posibil ca rezultatul pe care il obtin in aplicatie sa nu fie validat medical, unele persoane vor lua drept litera de lege ceea ce le spune device-ul!”, explica doctor Rita Singh.
Daca sistemul ii va spune unei persoane care a contractat in mod real COVID-19 ca nu il are, el poate ucide acea persoana. Pe de alta parte, daca ii spune unei persoane sanataoase ca are COVID-19 iar aceasta merge sa se testeze, va ajunge sa utilizeze astfel resurse pretioase, care sunt limitate. “Nu prea este, asadar, loc pentru greseala, in oricare dintre cele doua cazuri, iar in acest moment incercam sa gasim o solutie pentru modul in care sa prezentam resursele in asa fel incat aceste riscuri sa fie eliminate”, spune Singh. Ea adauga, insa, ca spera in continuare sa aduca partea de colectare a datelor inapoi online cat mai curand.
Planul este sa le permita utilizatorilor sa se inregistreze fara sa fie necesar sa isi dea numele. Insa spre deosebire de proiectul celor de la Cambridge, aici voluntarii vor fi nevoiti sa isi faca un cont conectat la adresele lor de email.
Profesor Singh spune ca este necesar ca utilizatorii sa aiba parte de un feedback revizuit, pe masura ce instrumentul devine mai precis – de pilda in situatia in care o persoana trece intr-o grupa de risc ridicat. “Un alt aspect este acela legat de faptul ca luam foarte in serios dreptul de a fi uitat” a adaugat ea. “Oamenii trebuie sa poata reveni la noi, ani mai tarziu, sa apese pe un buton si sa ne spuna ca vor ca fiecare esantion cu vocea lor sa fie sters”, explica Singh.
Limitari legate de echipamente
Desi ambele proiecte sunt optimiste cu privire la perspectivele lor, un alt expert in sisteme de recunoastere a sunetelor bazate pe inteligenta artificiala este ingrijorat cu privire la aceste demersuri.
“In situatia in care zona centrala si Londra se confrunta cu cea mai mare raspandire a COVID-19 din Marea Britanie, variatiile regionale in ceea ce priveste sunetele oamenilor inseamna ca unele zone pot avea o influenta nejustificata asupra modelului de inteligenta artificial, daca datele nu sunt controlate cu atentie” a comentat Chris Mitchell, director executiv la Audio Analytic.
“Cealalta provocare este de natura pur tehnica. Culegerea unor sunete respiratorii detaliate in vederea efectuarii unei expertize se face mai greu in lipsa utilizarii unor microfoane performante, si ambele trialuri necesita ca pacientii sa se inregistreze utilizand un smartphone sau un PC”, mai spune el.
