תדמיתו של עולם בו הסמארטפון שלכם יכול לזהות את המחלת הנשימה שלכם בצורה מדויקה רק על ידי ניתוח הקול של הכישוף שלכם. בעוד זו יכולה לשמע כמו משהו מספר פעמים באחת בספר מדע בדיוני, קבוצה של מדענים ורופאים מאוניברסיטת וושינגטון מביאים את הרעיון הזה קרוב יותר אל המציאות.
על ידי השתמשות בכח הלמידה המלאכותי, החוקרים האלו פיתחו אפליקציה שיכולה לזהות סוגים שונים של כישוף הקשורים למחלות שונות, החל מטוברקולוזיס (ט.ב). טוברקולוזיס הוא זיהום חיידקי רציני שמשפיע על הריאות ומגביר לעשרות אלפי אנשים כל שנה, לפי ארגון הבריאות העולמי.
ד"ר דיויד הורן, פרופסור משנה לרפואת ריאות, טיפול נמרץ ורפואת שינוי השינה, ביחד עם צוותו, מטרתם להפוך טכנולוגיה זו לזמינה דרך סמארטפונים. על ידי איסוף מידע מחולי ט.ב מאומתים והשוואתם עם הקולות של הכישוף של אנשים ללא ט.ב, הם כינו אלגוריתם למידת מכונה כדי לנתח את התדרים הנמצאים בהקלטות השמע.
"אף שאין זה הולך וניכר לאוזן האנושית, אלגוריתם הלמידה של מכונה יכול לזהות הבדלים קטנים בצליל הכישוף שיכולים להבדיל בין מקרים של ט.ב לבין מקרים של אין ט.ב," הסבירה מאנוג'ה שארמה, סטודנטית לדוקטורט המעורבת במחקר.
תוצאות הצוות מהפקדה הן מהפתיחות. האפליקציה שלהם, בעזרת אמצעי השמיעה הרגיל של הסמארטפון, הציגה דיוק גבוה יותר בחיזוי הכישוף של ט.ב פעילים מול מיקרופונים יקרים יותר. התגלית הזו יכולה להמשיך את תהליך הסינון בקהילות בהן השכיחות של ט.ב גבוהה אך המשאבים לאבחון מוגבלים.
החוקרים יש להם גם תוכניות עתידיות להרחיב את האפליקציה שלהם כדי לכלול כישוף ממחלות נשימה נוספות כמו קורונה-וירוס (COVID-19), דלקות ריאות ואסתמה. הם מאמינים שטכנולוגיה זו יכולה לספק כלים מהירים וכלכליים לסינון, אשר יאפשרו למקצוענים הרפואיים לזהות אנשים בסיכון גבוה להחליק במחלות הנשימה.
אף שישנם עוד הרבה מחקר ופיתוח שטרם בוצע, הגישה החדשנית הזו לאבחון מחלות הנשימה מראה פוטנציאל רב. בעולם בו הסמארטפונים הפכו לחלק בלתי נפרד מחיינו, טכנולוגיה זו יכולה להביא את הבריאות ישירות לקצה האצבעות שלנו, לתמוך בפרטים ולשפר את הבריאות הציבורית בכל העולם.
שאלות נפוצות:
1. מה פיתחה אוניברסיטת וושינגטון?
אוניברסיטת וושינגטון פיתחה אפליקציה שיכולה לזהות סוגים שונים של כישוף הקשורים למחלות שונות, החל מטוברקולוזיס (ט.ב).
2. מהו טוברקולוזיס (ט.ב)?
טוברקולוזיס הוא זיהום בקטריאלי רציני המשפיע בעיקר על הריאות אך יכול להשפיע גם על חלקים אחרים בגוף.
3. איך האפליקציה פועלת?
האפליקציה אוספת מידע ממטופלים בטוברקולוזיס מאומתים ומשווה את קול הכישוף שלהם עם קולות של אנשים ללא טוברקולוזיס. לאחר מכן, אלגוריתם למידת מכונה מנתח את התדרים הנמצאים בהקלטות השמע כאשר מתחילים להבדיל בין מקרי ט.ב למקרים שאין ט.ב בהם.
4. מהם תוצאות המחקר?
החוקרים גילו שהאפליקציה, בעזרת מיקרופון רגיל בסמארטפון, הציגה דיוק גבוה יותר בחיזוי הכישוף של ט.ב פעילים מול מיקרופונים יקרים יותר.
5. מהו ההשפעה הפוטנציאלית של טכנולוגיה זו?
התגלית הזו יכולה לשנות את תהליך הסינון בקהילות בהן השכיחות של ט.ב גבוהה אך המשאבים לאבחון מוגבלים. טכנולוגיה זו יכולה גם להתרחב כדי לכלול כישוף ממחלות נשימה נוספות כמו קורונה-וירוס (COVID-19), דלקות ריאות ואסתמה.
הגדרות:
1. למידת מכונה: ענף של הבינה המלאכותית המאפשר למחשבים ללמוד ולעשות חיזויים או החלטות מבלי להיות מתוכנתים במפורש.
2. טוברקולוזיס (ט.ב): זיהום בקטריאלי רציני שמשפיע בעיקר על הריאות, אך יכול להשפיע גם על חלקים אחרים של הגוף.
קישורים רלוונטיים מומלצים:
1. ארגון הבריאות העולמי: האתר הרשמי של ארגון הבריאות העולמי, אשר מספק מידע על נושאי בריאות שונים, כולל טוברקולוזיס.
2. אוניברסיטת וושינגטון: האתר הרשמי של אוניברסיטת וושינגטון, במסגרתה פיתחו החוקרים את האפליקציה לאבחון מחלות הנשימה.
The source of the article is from the blog maestropasta.cz