На ранних стадиях некоторых заболеваний могут быть ограниченные доказательства того, что развивается осложнение со здоровьем, но все же могут присутствовать некоторые тонкие подсказки. Два недавних исследования показывают, что алгоритмы ИИ могут успешно анализировать голоса людей, чтобы идентифицировать тех, кто находится на ранних стадиях болезни Паркинсона или тяжелой инфекции легких, вызванной COVID-19. Исследователи включили эти алгоритмы в приложение для смартфонов под названием Aum, которое можно использовать для диагностики и мониторинга соответствующих состояний.
«[Голоса людей] обычно используются клиницистами для оценки своих пациентов, особенно при нейродегенеративных заболеваниях, таких как болезнь Паркинсона, и легочных заболеваниях, будь то COVID-19 или другие легочные заболевания», — объясняет Динеш Кумар, профессор Королевского Мельбурнский технологический институт (RMIT) в Австралии, который участвовал в обоих исследованиях. «Этот [подход] заключается не только в обнаружении болезни, но и в оценке эффектов лекарств и оптимизации дозировки».
Кумар и его коллеги стремились выяснить, могут ли эти тонкости в голосе человека быть обнаружены алгоритмами машинного обучения. В своем первом исследовании они набрали 36 человек с болезнью Паркинсона и 36 здоровых добровольцев.
Важно отметить, что между голосами людей существуют естественные различия, из-за которых может быть трудно различить, у кого есть основное заболевание, а у кого нет. «Чтобы решить эту проблему, мы искали неязыковые звуки, которые могли бы выявить болезнь, несмотря на естественные различия в голосе людей», — объясняет Кумар.
Поэтому его команда попросила участников исследования произнести разные фонемы, которые требуют звуков горла (/a/), рта (/o/) и носа (/m/). Запись производилась с помощью смартфона на базе iOS. Затем они разработали и применили алгоритм машинного обучения, который мог различать людей с болезнью Паркинсона и здоровых добровольцев, несмотря на фоновый шум. В своем исследовании , опубликованном 12 сентября вIEEE Access , они сообщают, что алгоритм может идентифицировать людей в исследуемой популяции, страдающих болезнью Паркинсона, со 100-процентной точностью. «Что еще более важно, мы можем различать БП с активными лекарствами и без них», — отмечает Кумар. «Это очень важно, потому что невролог может оценить своих пациентов, даже когда пациенты не могут пойти в клинику, и, следовательно, подходит для людей, живущих в отдаленных регионах».
Один из исследователей этого первоначального исследования, доцент RMIT Немуэль Па, имел возможность провести аналогичное исследование пациентов с COVID-19 в Индонезии в июне и июле 2021 года. В этом случае Па зарегистрировал 40 госпитализированных пациентов с COVID-19 и 48 здоровых испытуемых в течение 22 дней просили их произнести шесть фонем (/a/, /e/, /i/, /o/, /u/ и /m/).
Затем исследователи применили к этим данным другой алгоритм машинного обучения и обнаружили, что особенности, извлеченные из гласной /i/ в течение первых трех дней после поступления в больницу, были наиболее эффективными при дифференциации людей с легочной инфекцией COVID-19. и здоровый контроль. Алгоритм сделал это с точностью 94%. Эти результаты были опубликованы 20 сентября в журнале IEEE Journal of Translational Engineering in Health and Medicine .
Преимущество использования приложения для идентификации пациентов с COVID-19, по словам Кумара, заключается в том, что записи голоса не требуют от врачей физического контакта с пациентом и, следовательно, могут быть подходящим способом ограничить воздействие. «Голосовые записи могут быть получены от пациентов, находящихся удаленно», — говорит он, отмечая, что такой подход к анализу фонем также не зависит от языка.
Кумар говорит, что его команда заинтересована в применении этих подходов в реальном мире, но еще предстоит проделать большую работу. В частности, они хотят зарегистрировать свою технологию в Австралийском управлении терапевтических товаров, Управлении по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов США (FDA) и Национальном управлении медицинских изделий Китая. «Это требует времени и денег; мы надеемся получить средства от [людей и] организаций, занимающихся болезнью Паркинсона, таких как Майкл Дж. Фокс, или инвесторов для этой цели», — говорит Кумар.