يمكن الاستفادة من الأصوات الصادرة عن عملية التنفس عند الأفراد أو السعال أو حتى أصواتهم في تشخيص الإصابة بكوفيد-19. لذلك، صمم باحثون من جامعة خليفة تطبيقًا يقوم على الذكاء الاصطناعي للكشف عن الأصوات الناجمة عن الإصابة بالفيروس.
تعتمد الأساليب التقليدية في فحص كوفيد-19 على تكنولوجيات تفاعل البلمرة المتسلسل (بي سي آر) التي تتميز بدقتها، إلا أن مشكلتها تكمن في الوقت الذي تستغرقه في إظهار النتائج وتتطلب أفرادًا مدربين ومواقع فحص مزودة بشكل كامل بالمعدات اللازمة وسلسلة توريد وعمليات لوجستية فعالة، إضافة لعملية الفحص نفسها التي لا يرغب الأفراد باللجوء إليها.
ويعتبر إيجاد البدائل الفعالة البسيطة والسريعة وغير المكلفة اقتصاديًا الهدف الرئيس في هذا الصدد، لا سيما وأن حالات الإصابة بكوفيد-19 تتزايد في جميع أنحاء العالم. لذلك، من الضروري إيجاد نظام قادر على التعرف إلى المرض من خلال الإشارات المسجلة في أجهزة محمولة كالهواتف الذكية.
وفي هذا الإطار، بحث كل من مهند الخضري، الباحث المشارك والدكتور إحسان خندوكر، أستاذ مشارك في الهندسة الطبية الحيوية، في مجال تطوير آلية لاستخدام أصوات التنفس وتقنيات التعلم العميق لتحديد الإصابة بكوفيد-19، بما في ذلك الإصابات التي تظهر عليها الأعراض. وتم نشر النتائج البحثية في المجلة الدولية "بلس ون".
من جانبه، قال مهند: "استخدمت الدراسات الأخيرة خوارزميات حديثة في الذكاء الاصطناعي للكشف عن إصابات كوفيد-19 من خلال التصوير بالأشعة المقطعية وأشعة إكس-ري، لكن هذه التقنيات غير مجدية في حال تكرار الفحص. لذلك، يمكن الاستفادة من تقنيات تعلم الآلة في تحديد الإصابات من خلال الإشارات الحيوية التنفسية كالسعال وأصوات عملية التنفس".
وقد يكون الاستماع إلى صوت التنفس لدى الإنسان أمرًا صعبًا بالنسبة للأفراد لالتقاطه لكن بالنسبة للآلة هو أمر في غاية السهولة، حيث يمكن لخوارزميات الذكاء الاصطناعي تحديد خصائص الأصوات وأنماطها التي لا يمكن للإنسان سماعها.
ساهمت الدراسات السابقة في هذا المجال في بحث المعلومات المتعلقة بصوت السعال لدى الأشخاص المصابين بكوفيد-19 ونتج عن ذلك مجموعة من البيانات التي تم استخدامها في تدريب خوارزميات تعلم الآلة، لكن تعتبر المنهجية التي اتبعتها جامعة خليفة الأولى من نوعها في الكشف عن الفيروس من خلال أصوات التنفس.
وركز الفريق البحثي على مجموعة بيانات من الهند تتكون من 480 صوت لعمليات التنفس تم دمجها في إطار التعلم العميق بالاستعانة بهاتف ذكي.
وقال الدكتور إحسان: "تعاني الهند من متحورات جديدة لفيروس كوفيد-19، وهو ما يدعونا إلى الاستفادة من خوارزميات الذكاء الاصطناعي في الكشف عن الإصابات التي تحمل هذه المتحورات، إضافة لتحديد الحالات التي لا تظهر عليها الأعراض".
وأكدت النتائج الصادرة عن فحص مجموعة البيانات في نظام التعلم العميق الواردة من الهند قدرة هذا النظام على إمكانية تطوير تطبيقات الهواتف الذكية والتطبيب عن بعد لتشخيص حالات كوفيد-19 والتي يمكنها إظهار النتائج بشكل فوري وفعال، ويمكن أيضًا الاستفادة من هذه التطبيقات مستقبلًا في حال ظهور أية جائحة جديدة.
وأضاف الدكتور إحسان: "ستساهم هذه الدراسة في تمهيد الطريق أمام تنفيذ تقنيات التعلم العميق في تشخيص حالات الإصابة بكوفيد-19".