Medicina je područje koje uvelike ovisi o primjerenom dijalogu između liječnika i pacijenata. Za točnu dijagnozu ključno je vjerno razumijevanje pacijentovog problema. Glavni alati koji se koriste za potvrdu prisutnosti problema su testovi tjelesnih tekućina i slikanje kao što su MRI i X-zrake.
Čitaj više: Jamči li dijagnoza depresije pravo na bilo kakvu naknadu od INSS-a?
vidi više
Tajna mladosti? Istraživači otkrivaju kako preokrenuti...
"Moći" kaše: provjerite prednosti zobi u...
Međutim, postoji potencijalni novi put koji bi mogao biti koristan u dijagnosticiranju mnogih bolesti. Istraživači rade na razvoju sustava umjetne inteligencije koji mogu koristiti boju boje kao dijagnostički alat za točno određivanje bolesti.
Kako glas može biti dijagnostičko sredstvo?
Bolesti mogu utjecati na organe poput srca, pluća, mozga, mišića ili glasnica, što može promijeniti nečiji glas. Analiza glasa putem umjetne inteligencije otvara nove mogućnosti zdravstvenom sustavu korištenjem audio biomarkeri u svrhu preventivne dijagnostike rizika i daljinskog praćenja kliničkih ishoda te simptoma. Imajući to na umu, može postojati nekoliko mogućih upotreba glasa u zdravstvene svrhe.
U ovom okruženju postoji golem potencijal i sa stajališta pacijenata i s kliničke točke gledišta.
Glas, koji je složen skup boja koji dolazi iz naših glasnica, sadrži veliku količinu informacija i igra važnu ulogu u društvenim interakcijama. Omogućuje nam dijeljenje uvide o našim osjećajima, strahovima, emocijama i uzbuđenjima.
Možete prilagoditi glasnoću ili ton. Virtualni i glasovni pomoćnici na pametnim telefonima ili pametnim kućnim uređajima poput povezanih zvučnika sada su popularni i utrli su put ovoj novoj stvarnosti. Napredak u govornoj tehnologiji, analizi govornog signala, obradi prirodnog jezika i tehnikama razumijevanja su se otvorili za mnoge potencijalne govorne primjene, kao što je identificiranje govornih biomarkera za dijagnozu, klasifikaciju ili praćenje daljinski.
Umjetna inteligencija će koristiti glas kao dijagnostički alat
Istraživači sada razvijaju alate temeljene na umjetnoj inteligenciji koji bi u konačnici mogli dijagnosticirati ozbiljne bolesti. Ciljaju na sve, od Alzheimerove bolesti do raka.
Projekt koji financira Nacionalni institut za zdravlje, najavljen prošli utorak, ima za cilj transmutirati ljudski glas u nešto što se može koristiti kao biomarker bolesti, poput krvi ili temperatura.
Prema web stranici Nacionalnog instituta za zdravlje, uložit će 130 milijuna dolara tijekom četiri godine, ovisno o tome dostupnost sredstava, kako bi se ubrzala raširena uporaba umjetne inteligencije (ANDAVA) u biomedicinskim i istraživačkim zajednicama ponašanja.
Zajednički fond programa Most do umjetne inteligencije Nacionalnog instituta za zdravlje (Bridge2AI) okuplja članovi tima iz različitih disciplina i pozadina za stvaranje alata, resursa i bogatih podataka koji odgovaraju metodama AI. U isto vrijeme, program će osigurati da njegovi alati i podaci ne održavaju nejednakosti ili etička pitanja koja se mogu pojaviti tijekom prikupljanja i analize podataka.
Prema Olivieru Elementu, profesoru na Institutu za računalnu biomedicinu pri Weill Cornell Medicine i jednom od vodećih istraživači projekta, sjajna stvar kod glasovnih podataka je da su to jedna od najmoćnijih i najjeftinijih vrsta podataka koje je moguće prikupiti od ljudi. Također je vrlo pristupačan i jednostavan za uzimanje za svakog pacijenta. Ovo je korisno pri stvaranju velikih baza podataka.
Yaël Bensoussan, otorinolaringolog pri USF Healthu i još jedan glavni istraživač na projektu, rekao je da iako je u prošlosti bilo sličnih napora, većina je bila premala da bi bila djelotvoran. Važan čimbenik bio je i nedostatak odgovarajuće baze podataka. Budući da je ovo relativno novo područje proučavanja, istraživači još nisu otkrili najbolje prakse prikupljanja informacija za ovaj sustav. Projekti koji su u tijeku uspostavit će standarde prikupljanja podataka za to.
Tim počinje stvaranjem aplikacije koja prikuplja glasovne podatke sudionika s paralizom glasnica, Alzheimerovom bolešću, Parkinsonovom bolešću, depresijom, upalom pluća i autizmom. Dodijelit će se liječnik koji će nadzirati sve zbirke. "Na primjer, netko tko ima Parkinsonovu bolest otkrit će da mu glas može biti tiši i da mu je govor također sporiji", kaže Bensoussan.
Aplikacija zahtijeva da snimite audio zapis, pročitate rečenicu i pročitate cijeli tekst. Prema nekim liječnicima, po načinu na koji govore možete zaključiti da pacijenti imaju metastaze na mozgu.
Kako su zaštićeni dijagnostički govorni podaci?
Anketni tim surađuje s tvrtkom za umjetnu inteligenciju Owkin na izradi i obuci modela umjetne inteligencije u projektu. Pod Owkin okvirom, prikupljeni podaci o pacijentima ostaju u središtu gdje su prikupljeni dok AI model putuje između institucija. Model se trenira zasebno na svakom skupu podataka, a zatim se rezultati tih treninga vraćaju na središnje mjesto gdje se miješaju.
Ovo pruža dodatnu razinu privatnosti za glasovne podatke. Tim bioetičara radi na projektu kako bi ispitao etičke i pravne implikacije jezične baze podataka i jezične dijagnostike. To znači da biste se mogli zapitati je li vaš glas zaštićen prema Zakonu o prenosivosti i odgovornosti zdravstvenog osiguranja (HIPAA), imaju li vaši pacijenti glasovne podatke itd.
Je li moguće koristiti glasovne podatke za dijagnozu?
Podaci o govoru već su korisni za dijagnosticiranje i liječenje poremećaja glasa. Čini se da sve ovo ima ogroman potencijal za liječenje poremećaja mentalnog zdravlja kao što su depresija, anksioznost, Posttraumatski stresni poremećaj i mnogi drugi također na ovom području.
Prikupljanje uzoraka glasa od veterana i analiza vokalnih signala kao što su visina, ritam, frekvencija i glasnoća mogu biti korisni za potražite znakove nevidljivih ozljeda kao što su posttraumatski stresni poremećaj (PTSP), traumatska ozljeda mozga (TBI) i depresija. Korištenjem strojnog učenja za istraživanje funkcija u glasu, algoritmi se također rade na tome odabrati glasovne obrasce kod osoba s ovim poremećajima i usporediti ih s glasovnim uzorcima ljudi zdrav.