Meditsiin on valdkond, mis sõltub suuresti arstide ja patsientide vahelisest piisavast dialoogist. Täpse diagnoosi tegemiseks on oluline patsiendi probleemi ustav mõistmine. Peamised vahendid, mida kasutatakse probleemide olemasolu kinnitamiseks, on kehavedelike testid ja pildistamine, nagu MRI ja röntgen.
Loe rohkem: Kas depressiooni diagnoos tagab õiguse saada INSS-ist mingit kasu?
näe rohkem
Nooruse saladus? Teadlased näitavad, kuidas tagasi pöörata…
Pudru "jõud": vaadake kaera kasulikke omadusi…
Siiski on olemas potentsiaalne uus viis, mis võib olla kasulik paljude haiguste diagnoosimisel. Teadlased töötavad selle nimel, et arendada tehisintellektisüsteeme, mis saaksid kasutada tämbrit haiguste täpseks tuvastamiseks diagnostikavahendina.
Kuidas saab hääl olla diagnostikavahend?
Haigused võivad mõjutada selliseid organeid nagu süda, kopsud, aju, lihased või häälepaelad, mis võivad muuta inimese häält. Häälanalüüs tehisintellekti kaudu avab tervisesüsteemile uusi võimalusi kasutades audio biomarkerid ennetava riskidiagnostika ja kliiniliste tulemuste kaugseire eesmärgil ning sümptomid. Seda silmas pidades võib häält tervisega seotud eesmärkidel kasutada mitmel viisil.
Selles keskkonnas on tohutu potentsiaal nii patsiendi kui ka kliiniku seisukohast.
Hääl, mis on meie häälepaeltest pärinev keeruline tämbrikomplekt, sisaldab suurel hulgal teavet ja mängib sotsiaalses suhtluses olulist rolli. See võimaldab meil jagada arusaamu meie tunnetest, hirmudest, emotsioonidest ja põnevusest.
Saate reguleerida helitugevust või tooni. Virtuaalsed ja häälassistendid nutitelefonides või nutikate koduseadmetes, nagu ühendatud kõlarid, on nüüd populaarsed ja sillutanud teed uuele reaalsusele. Kõnetehnoloogia, kõnesignaali analüüsi, loomuliku keele töötlemise ja mõistmistehnikate areng on avanenud paljude potentsiaalsete kõnerakenduste jaoks, näiteks kõne biomarkerite tuvastamiseks diagnoosimiseks, klassifitseerimiseks või jälgimiseks kaugjuhtimispult.
Tehisintellekt kasutab häält diagnostikavahendina
Teadlased töötavad praegu välja tehisintellektil põhinevaid tööriistu, mis võivad lõpuks diagnoosida tõsiseid haigusi. Need on suunatud kõigele, alates Alzheimeri tõvest kuni vähini.
Eelmisel teisipäeval välja kuulutatud riiklike terviseinstituutide rahastatud projekti eesmärk on et muuta inimhääl millekski, mida saab kasutada haiguse biomarkerina, näiteks vere- või temperatuuri.
National Institutes of Health veebisaidi andmetel investeerivad nad nelja aasta jooksul 130 miljonit dollarit, olenevalt sellest rahaliste vahendite olemasolu, et kiirendada tehisintellekti (ANDAVA) laialdast kasutamist biomeditsiini- ja teadusringkondades käitumuslik.
Riiklike Tervishoiuinstituutide Ühisfond Tehisintellekti sild (Bridge2AI) koondab erinevate erialade ja taustaga meeskonnaliikmed, et luua meetoditele vastavaid tööriistu, ressursse ja rikkalikke andmeid AI-st. Samal ajal tagab programm, et selle tööriistad ja andmed ei säilitaks andmete kogumisel ja analüüsimisel tekkida võivaid ebavõrdsust ega eetilisi probleeme.
Olivier Elementi sõnul on Weill Cornell Medicine'i arvutusliku biomeditsiini instituudi professor ja üks juhtivaid projekti teadlaste sõnul on kõneandmete suurepärane asi see, et see on üks võimsamaid ja odavamaid andmetüüpe, mida saab koguda inimestest. See on ka väga soodne ja iga patsiendi jaoks lihtne kaasa võtta. See on kasulik suurte andmebaaside loomisel.
Yaël Bensoussan, USF Healthi kõrva-nina-kurguarst ja teine projekti juhtiv uurija ütles. et kuigi sarnaseid jõupingutusi on varem tehtud, olid enamik neist liiga väikesed, et olla tõhus. Oluline tegur oli ka piisava andmebaasi puudumine. Kuna see on suhteliselt uus uurimisvaldkond, ei ole teadlased veel avastanud selle süsteemi jaoks parimaid teabe kogumise tavasid. Käimasolevad projektid kehtestavad selleks andmekogumisstandardid.
Meeskond alustab rakenduse loomisega, mis kogub häälepaelte halvatuse, Alzheimeri tõve, Parkinsoni tõve, depressiooni, kopsupõletiku ja autismiga osalejate hääleandmeid. Kõigi kogude jälgimiseks määratakse arst. "Näiteks Parkinsoni tõve põdeja leiab, et nende hääl võib olla madalam ja kõne ka aeglasem," ütleb Bensoussan.
Rakendus nõuab heli salvestamist, lause lugemist ja terve teksti lugemist. Mõnede arstide sõnul võite rääkida sellest, et patsientidel on ajus metastaasid.
Kuidas on diagnostilised kõneandmed kaitstud?
Küsitlusmeeskond teeb koostööd tehisintellektifirmaga Owkin, et ehitada ja koolitada projekti tehisintellekti mudeleid. Owkini raamistiku kohaselt jäävad kogutud patsiendiandmed keskusesse, kus need koguti, kuni tehisintellekti mudel liigub asutuste vahel. Mudelit koolitatakse iga andmestiku kohta eraldi ja seejärel saadetakse nende koolituste tulemused kesksesse asukohta, kus need segatakse.
See annab kõneandmetele täiendava privaatsuskihi. Bioeetikute meeskond töötab projekti kallal, et uurida keeleandmebaasi ja keelepõhise diagnostika eetilisi ja õiguslikke tagajärgi. See tähendab, et võite küsida, kas teie hääl on tervisekindlustuse kaasaskantavuse ja vastutuse seaduse (HIPAA) alusel kaitstud, kas teie patsientidel on kõneandmeid jne.
Kas diagnoosimiseks on võimalik kasutada hääleandmeid?
Kõneandmed on juba kasulikud häälehäirete diagnoosimisel ja ravimisel. Sellel kõigel näib olevat tohutu potentsiaal selliste vaimse tervise häirete raviks nagu depressioon, ärevus, posttraumaatiline stressihäire ja paljud teised ka selles valdkonnas.
Hääleproovide kogumine veteranidelt ja häälesignaalide (nt helikõrgus, rütm, sagedus ja helitugevus) analüüsimine võib olla kasulik otsige nähtamatute vigastuste märke, nagu posttraumaatiline stressihäire (PTSD), traumaatiline ajukahjustus (TBI) ja depressioon. Kasutades masinõpet häälefunktsioonide uurimiseks, töötatakse ka selle kallal algoritme valige nende häiretega inimeste häälemustrid ja võrrelge neid inimeste häälenäidistega terve.