Die Medizin ist ein Bereich, der in hohem Maße auf einen adäquaten Dialog zwischen Ärzten und Patienten angewiesen ist. Für eine genaue Diagnose ist ein genaues Verständnis des Problems eines Patienten unerlässlich. Die wichtigsten Instrumente zur Bestätigung des Vorliegens von Problemen sind Körperflüssigkeitstests und bildgebende Verfahren wie MRT und Röntgen.
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Es gibt jedoch einen potenziellen neuen Weg, der bei der Diagnose vieler Krankheiten nützlich sein könnte. Forscher arbeiten an der Entwicklung künstlicher Intelligenzsysteme, die die Klangfarbe als diagnostisches Werkzeug zur Lokalisierung von Krankheiten nutzen können.
Wie kann die Stimme ein Diagnosewerkzeug sein?
Krankheiten können Organe wie Herz, Lunge, Gehirn, Muskeln oder Stimmbänder beeinträchtigen und die Stimme einer Person verändern. Die Sprachanalyse durch künstliche Intelligenz eröffnet dem Gesundheitssystem durch den Einsatz neue Möglichkeiten Audio-Biomarker zum Zweck der präventiven Risikodiagnose und Fernüberwachung klinischer Ergebnisse und Symptome. Vor diesem Hintergrund gibt es mehrere Einsatzmöglichkeiten der Stimme für gesundheitliche Zwecke.
Sowohl aus Patienten- als auch aus Kliniksicht liegt in diesem Umfeld ein enormes Potenzial.
Die Stimme, ein komplexer Satz von Klangfarben, die von unseren Stimmbändern ausgehen, enthält eine große Menge an Informationen und spielt eine wichtige Rolle in sozialen Interaktionen. Es ermöglicht uns zu teilen Einsichten über unsere Gefühle, Ängste, Emotionen und Aufregung.
Sie können die Lautstärke oder den Ton anpassen. Virtuelle und Sprachassistenten auf Smartphones oder Smart-Home-Geräten wie vernetzten Lautsprechern erfreuen sich mittlerweile großer Beliebtheit und haben den Weg für diese neue Realität geebnet. Fortschritte in der Sprachtechnologie, der Sprachsignalanalyse, der Verarbeitung natürlicher Sprache und den Verständnistechniken haben sich gezeigt für viele potenzielle Sprachanwendungen, wie z. B. die Identifizierung von Sprachbiomarkern zur Diagnose, Klassifizierung oder Überwachung Fernbedienung.
Künstliche Intelligenz wird die Stimme als Diagnosewerkzeug nutzen
Forscher entwickeln jetzt KI-basierte Tools, die schließlich schwere Krankheiten diagnostizieren könnten. Sie bekämpfen alles, von Alzheimer bis Krebs.
Das von den National Institutes of Health finanzierte Projekt, das am vergangenen Dienstag angekündigt wurde, zielt darauf ab die menschliche Stimme in etwas umzuwandeln, das als Krankheitsbiomarker verwendet werden kann, wie zum Beispiel Blut oder Temperatur.
Laut der Website der National Institutes of Health werden sie je nach Standort über einen Zeitraum von vier Jahren 130 Millionen US-Dollar investieren Verfügbarkeit von Mitteln, um den weit verbreiteten Einsatz künstlicher Intelligenz (ANDAVA) durch die biomedizinische und Forschungsgemeinschaft zu beschleunigen Verhalten.
Der Joint Fund des Bridge to Artificial Intelligence (Bridge2AI)-Programms der National Institutes of Health bringt zusammen Teammitglieder aus unterschiedlichen Disziplinen und mit unterschiedlichem Hintergrund, um Tools, Ressourcen und umfangreiche Daten zu erstellen, die auf Methoden reagieren der KI. Gleichzeitig stellt das Programm sicher, dass seine Tools und Daten nicht zu Ungleichheiten oder ethischen Problemen führen, die bei der Datenerfassung und -analyse auftreten können.
Laut Olivier Element, Professor am Institute for Computational Biomedicine bei Weill Cornell Medicine und einer der führenden Laut Projektforschern ist das Tolle an Sprachdaten, dass es sich um eine der leistungsstärksten und kostengünstigsten Arten von Daten handelt, die gesammelt werden können von Leuten. Es ist außerdem sehr erschwinglich und für jeden Patienten einfach einzunehmen. Dies ist nützlich, wenn Sie große Datenbanken erstellen.
Yaël Bensoussan, HNO-Ärztin bei USF Health und eine weitere Hauptforscherin des Projekts, sagte dass es in der Vergangenheit zwar ähnliche Bemühungen gab, die meisten davon jedoch zu klein waren Wirksam. Auch das Fehlen einer ausreichenden Datenbank war ein wichtiger Faktor. Da es sich um ein vergleichsweise neues Forschungsgebiet handelt, haben Forscher noch nicht die besten Methoden zur Informationsbeschaffung für dieses System entdeckt. In laufenden Projekten werden hierfür Datenerhebungsstandards etabliert.
Das Team beginnt mit der Entwicklung einer App, die Stimmdaten von Teilnehmern mit Stimmbandlähmung, Alzheimer, Parkinson, Depression, Lungenentzündung und Autismus sammelt. Ein Arzt wird beauftragt, alle Sammlungen zu überwachen. „Zum Beispiel wird jemand, der an der Parkinson-Krankheit leidet, feststellen, dass seine Stimme tiefer sein kann und dass er auch langsamer spricht“, sagt Bensoussan.
Die Anwendung erfordert, dass Sie ein Audio aufnehmen, einen Satz lesen und einen gesamten Text lesen. Manchen Ärzten zufolge kann man an der Art und Weise, wie Patienten sprechen, erkennen, dass Patienten Hirnmetastasen haben.
Wie werden diagnostische Sprachdaten geschützt?
Das Umfrageteam arbeitet mit dem Unternehmen für künstliche Intelligenz Owkin zusammen, um die Modelle für künstliche Intelligenz im Projekt zu entwickeln und zu trainieren. Im Rahmen des Owkin-Frameworks verbleiben die gesammelten Patientendaten im Zentrum, wo sie gesammelt wurden, während das KI-Modell zwischen den Institutionen wandert. Das Modell wird für jeden Datensatz separat trainiert, und dann werden die Ergebnisse dieser Trainings an einen zentralen Ort zurückgegeben, wo sie gemischt werden.
Dies bietet eine zusätzliche Ebene des Datenschutzes für Sprachdaten. Ein Team von Bioethikern untersucht in dem Projekt die ethischen und rechtlichen Implikationen einer Sprachdatenbank und einer sprachbasierten Diagnostik. Das bedeutet, dass Sie sich möglicherweise fragen, ob Ihre Stimme durch den Health Insurance Portability and Accountability Act (HIPAA) geschützt ist, ob Ihre Patienten über Sprachdaten verfügen usw.
Ist es möglich, Sprachdaten zur Diagnose zu nutzen?
Sprachdaten sind bereits nützlich für die Diagnose und Behandlung von Stimmstörungen. All dies scheint ein enormes Potenzial für die Behandlung von psychischen Störungen wie z Depression, Angst, Posttraumatische Belastungsstörung und viele andere auch in diesem Bereich.
Das Sammeln von Stimmproben von Veteranen und die Analyse von Stimmsignalen wie Tonhöhe, Rhythmus, Frequenz und Lautstärke können hilfreich sein Suchen Sie nach Anzeichen unsichtbarer Verletzungen wie posttraumatischer Belastungsstörung (PTSD), traumatischer Hirnverletzung (TBI) und Depression. Durch den Einsatz von maschinellem Lernen zur Erforschung von Funktionen in der Sprache wird auch an Algorithmen gearbeitet Wählen Sie Stimmmuster bei Menschen mit diesen Störungen aus und vergleichen Sie sie mit Stimmproben von Menschen gesund.
