Компания Amazon запатентовала технологию, с помощью которой система анализа речи сможет распознавать больного человека. Помимо простуды, которую предлагается определять по кашлю и хрипоте, система также сможет распознать настроение пользователя. Предполагается, что эту технологию компания будет использовать в своем голосовом помощнике Alexa, сообщает Ars Technica.
Amazon представила голосовой помощник Alexa в 2014 году. Помимо устройства Amazon Echo, для которого помощник разрабатывался изначально, компания использует его в самых разных устройствах, от микроволновок до автомобилей. Технология анализа речи компании постоянно дорабатывается: к примеру, год назад голосовой помощник научился давать персонализированные ответы разным пользователям, а недавно разработчик-любитель научил Alexa отвечать на жестовые запросы.
Теперь компания запатентовала диагностику заболеваний по голосу пользователя. В патенте, который был одобрен 9 октября, обозначено, что технология распознавания речи для такой диагностики будет использоваться в устройствах Amazon (например, той же колонке Echo). Разумеется, подобная диагностика не заменит врачебную: анализируя временные и пространственные параметры речи, а также изменение голоса из-за кашля и больного горла, Alexa сможет, к примеру, уточнить у пользователя, не болен ли он, и предложит заказать ему лекарства. Что касается анализа эмоций, то в этом случае у системы будет доступ не только к голосовым ответам, но и к истории поиска пользователя: анализ будет дополнен информации о последних действиях в сети. С помощью этого система сможет определить, к примеру, что человеку грустно или скучно, и спросить, как у него дела и чем он хотел бы заняться; также голосовой помощник сможет предложить посмотреть фильм. В перспективе анализ настроения можно также использовать для диагностики психических расстройств, но подробно в патенте об этом не говорится.
Пока что неизвестно, будет ли запатентованный метод будет использоваться в Alexa. В любом случае, Amazon сперва необходимо убедиться в том, что использование и хранение такой информации для дальнейшего обучения системы не противоречит конфиденциальности данных.
Amazon — не единственные, кто использует анализ речи для определения болезней: правда, в основном, все предложенные на данный момент решения касаются диагностики психических расстройств и, в основном, по содержанию произнесенного и семантическим характеристикам. Например, в этом году американские разработчики представили метод предсказания психоза и диагностики депрессии по речи.
Елизавета Ивтушок
Ученые нашли его с помощью машинного обучения и использовали в скрининговом тесте
Дэниел Ю (Daniel Yoo) из Датского технологического университета и его коллеги из Италии и США разработали тест на основе алгоритмов машинного обучения для оценки пользователем своего риска развития сахарного преддиабета и диабета. Одним из маркеров риска в нем служит длина бедра. Исследователи использовали данные почти 17,5 тысячи человек из когорты NHANES за 1988–2018 годы. Ключевые предикторы преддиабета и диабета (уровень глюкозы натощак 5,6 и выше миллимоль на литр, уровень гликированного гемоглобина 5,7 и более процентов) идентифицировали среди почти 3700 параметров с помощью алгоритма Boruta. С использованием мультимодальных данных создали несколько алгоритмов машинного обучения и сравнили их между собой, наилучшую нейросетевую модель использовали для теста MEDWACS (Machineborne Early Diabetic Warning And Control System, машинная система раннего предупреждения и контроля диабета). Отчет о работе опубликован в Journal of Clinical Epidemiology.