Phương pháp sàng lọc bằng phân tích giọng nói - nếu khả thi - sẽ giúp xác định sớm trường hợp mang mầm bệnh không triệu chứng.
Nhóm nghiên cứu thuộc phòng thí nghiệm Lincoln (Viện Công nghệ Massachusetts) thu thập dữ liệu tiếng từ nhiều đoạn họp báo hoặc phỏng vấn đăng tải trên YouTube, Instagram, Twitter, rồi sử dụng máy tính phân tích giọng nói trước và sau khi dương tính với COVID-19.
Phát hiện bất thường trong giọng nói của một người có thể do chuyển động tham quản và cơ hô hấp thay đổi, họ đặt ra giả thuyết rằng tình trạng viêm mà vi rút gây ra khiến cơ hô hấp ở hệ thống giọng nói hoạt động ít linh hoạt hơn.
Để giải thích giả thuyết, nhóm nghiên cứu lấy ví dụ một nghệ sĩ piano. Lúc bình thường ngón tay của người nghệ sĩ di chuyển trên phím đàn rất điêu luyện với những động tác phức tạp, nhưng nếu cử động cổ tay cùng cánh tay bị mắc kẹt với nhau thì anh ta chỉ chơi được vài giai điệu đơn giản.
Nghiên cứu trên đem lại tiềm năng phát triển cách thức mới sàng lọc trường hợp cần xét nghiệm COVID-19 dễ dàng hơn. Họ dự định hiện thực hóa ý tưởng kiểm tra giọng nói thông qua ứng dụng điện thoại để mọi người phát hiện bệnh sớm, ngoài ra bác sĩ cũng có thể dùng ứng dụng theo dõi tiến trình điều trị bệnh nhân.
Tuy nhiên, nghiên cứu vẫn chỉ mới ở giai đoạn đầu và dữ liệu tiếng từ 5 người không phải là mẫu đủ lớn. Nhóm nghiên cứu cho biết họ cần phân tích nhiều dữ liệu hơn, đồng thời xem xét thêm một số yếu tố ảnh hưởng đến giọng nói khác.
Cách thức sàng lọc dễ dàng sẽ rất có ích cho công tác tìm ra trường hợp mang mầm bệnh không triệu chứng, trong bối cảnh dịch COVID-19 dường như đang tái bùng phát trên toàn cầu.
Người mang mầm bệnh không triệu chứng chiếm khoảng 40 - 45% số ca nhiễm. Hiện chưa rõ những trường hợp này liên quan thế nào đến việc lây lan vi rút.
Trung tâm Kiểm soát - Phòng ngừa dịch bệnh Mỹ nhận định người không triệu chứng khiến dịch bệnh lây lan mạnh mẽ, còn Tổ chức Y tế thế giới (WHO) lại khẳng định nguy cơ lây rất thấp.
Cẩm Bình (theo SCMP)