Медицината е област, която до голяма степен зависи от адекватен диалог между лекар и пациент. Точното разбиране на проблема на пациента е от съществено значение за точната диагноза. Основните инструменти, използвани за потвърждаване на наличието на проблеми, са тестове на телесни течности и изображения като MRI и рентгенови лъчи.
Прочетете още: Диагнозата депресия гарантира ли правото на някаква полза от INSS?
виж повече
Тайната на младостта? Изследователите разкриват как да обърнат...
„Силите“ на кашата: вижте ползите от овеса в...
Съществува обаче потенциален нов път, който може да бъде полезен при диагностицирането на много заболявания. Изследователите работят за разработването на системи с изкуствен интелект, които могат да използват тембъра като диагностичен инструмент за определяне на болестта.
Как гласът може да бъде диагностичен инструмент?
Болестите могат да засегнат органи като сърцето, белите дробове, мозъка, мускулите или гласните струни, което може да промени гласа на човека. Гласовият анализ чрез изкуствен интелект отваря нови възможности за здравната система чрез използването на аудио биомаркери за целите на превантивна диагностика на риска и дистанционно наблюдение на клиничните резултати и симптоми. Имайки това предвид, може да има няколко възможни употреби на гласа за цели, свързани със здравето.
В тази среда има огромен потенциал както от гледна точка на пациента, така и от гледна точка на клиниката.
Гласът, който е сложен набор от тембри, който идва от нашите гласни струни, съдържа голямо количество информация и играе важна роля в социалните взаимодействия. Позволява ни да споделяме прозрения за нашите чувства, страхове, емоции и вълнения.
Можете да регулирате силата на звука или тона. Виртуалните и гласови асистенти на смартфони или интелигентни домашни устройства като свързани високоговорители вече са популярни и проправиха пътя за тази нова реалност. Напредъкът в технологиите за говор, анализ на говорни сигнали, обработка на естествен език и техники за разбиране се отвориха за много потенциални речеви приложения, като идентифициране на речеви биомаркери за диагностика, класификация или мониторинг дистанционно.
Изкуственият интелект ще използва гласа като диагностичен инструмент
Изследователите сега разработват инструменти, базирани на AI, които в крайна сметка биха могли да диагностицират сериозни заболявания. Те са насочени към всичко, т.е. от Алцхаймер до рак.
Проектът, финансиран от Националния институт по здравеопазване, обявен миналия вторник, има за цел да да трансмутира човешкия глас в нещо, което може да се използва като биомаркер за заболяване, като кръв или температура.
Според уебсайта на Националния здравен институт те ще инвестират 130 милиона долара за четири години, в зависимост от наличие на средства за ускоряване на широкото използване на изкуствения интелект (ANDAVA) от биомедицинските и изследователските общности поведенчески.
Съвместният фонд на програмата „Мост към изкуствения интелект“ (Bridge2AI) на Националните институти по здравеопазване обединява членове на екипа от различни дисциплини и среди за създаване на инструменти, ресурси и богати данни, които отговарят на методи на AI. В същото време програмата ще гарантира, че нейните инструменти и данни не поддържат неравенства или етични проблеми, които могат да възникнат по време на събирането и анализа на данни.
Според Оливие Елемент, професор в Института за компютърна биомедицина към Weill Cornell Medicine и един от водещите изследователи на проекта, страхотното при гласовите данни е, че те са един от най-мощните и евтини видове данни, които могат да бъдат събрани от хора. Освен това е много достъпен и лесен за приемане от всеки пациент. Това е полезно при създаване на големи бази данни.
Yaël Bensoussan, отоларинголог в USF Health и друг главен изследовател на проекта каза че макар да е имало подобни усилия в миналото, повечето от тях са били твърде малки, за да бъдат ефективен. Важен фактор беше и липсата на адекватна база данни. Тъй като това е сравнително нова област на изследване, изследователите все още не са открили най-добрите практики за събиране на информация за тази система. Текущите проекти ще установят стандарти за събиране на данни за това.
Екипът започва със създаването на приложение, което събира гласови данни от участници с парализа на гласните струни, болестта на Алцхаймер, Паркинсон, депресия, пневмония и аутизъм. Ще бъде назначен лекар, който да наблюдава всички колекции. „Например, някой, който има болестта на Паркинсон, ще открие, че гласът му може да бъде по-нисък и че речта му също е по-бавна“, казва Бенсусан.
Приложението изисква да запишете аудио, да прочетете изречение и да прочетете цял текст. Според някои лекари по начина, по който говорят, можете да разберете, че пациентите имат мозъчни метастази.
Как са защитени диагностичните данни за говор?
Екипът за проучване си сътрудничи с компанията за изкуствен интелект Owkin, за да изгради и обучи моделите за изкуствен интелект в проекта. Съгласно рамката на Owkin, събраните данни за пациентите остават в центъра, където са били събрани, докато AI моделът пътува между институциите. Моделът се обучава отделно за всеки набор от данни и след това резултатите от тези обучения се връщат на централно място, където се смесват.
Това осигурява допълнителен слой на поверителност за гласовите данни. Екип от биоетици работи по проекта, за да проучи етичните и правни последици от езикова база данни и езикова диагностика. Това означава, че може да се чудите дали гласът ви е защитен съгласно Закона за преносимост и отчетност на здравното осигуряване (HIPAA), дали вашите пациенти имат гласови данни и т.н.
Възможно ли е да се използват гласови данни за диагностика?
Речевите данни вече са полезни за диагностициране и лечение на гласови нарушения. Всичко това изглежда има огромен потенциал за лечение на психични разстройства като депресия, безпокойство, посттравматично разстройство и много други също в тази област.
Събирането на гласови проби от ветерани и анализирането на гласови сигнали като височина, ритъм, честота и сила на звука може да бъде полезно за потърсете признаци на невидими наранявания като посттравматично стресово разстройство (PTSD), травматично мозъчно увреждане (TBI) и депресия. Чрез използване на машинно обучение за изследване на функции в глас, алгоритмите също се работят върху това изберете гласови модели при хора с тези разстройства и ги сравнете с гласови проби от хора здрави.
