La medicina è un campo che dipende in gran parte da un adeguato dialogo tra medici e pazienti. Una comprensione fedele del problema di un paziente è essenziale per una diagnosi accurata. I principali strumenti utilizzati per confermare la presenza di problemi sono i test dei fluidi corporei e l'imaging come la risonanza magnetica e i raggi X.
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Tuttavia, esiste un potenziale nuovo percorso che potrebbe essere utile nella diagnosi di molte malattie. I ricercatori stanno lavorando per sviluppare sistemi di intelligenza artificiale in grado di utilizzare il timbro come strumento diagnostico per individuare la malattia.
Come può la voce essere uno strumento diagnostico?
Le malattie possono colpire organi come cuore, polmoni, cervello, muscoli o corde vocali, che possono alterare la voce di una persona. L'analisi vocale attraverso l'intelligenza artificiale apre nuove possibilità per il sistema sanitario attraverso l'uso di biomarcatori audio ai fini della diagnosi preventiva del rischio e del monitoraggio remoto degli esiti clinici e sintomi. Con questo in mente, potrebbero esserci diversi possibili usi della voce per scopi legati alla salute.
C'è un enorme potenziale in questo ambiente sia dal punto di vista del paziente che da quello clinico.
La voce, che è un complesso insieme di timbri che proviene dalle nostre corde vocali, contiene una grande quantità di informazioni e svolge un ruolo importante nelle interazioni sociali. Ci permette di condividere approfondimenti sui nostri sentimenti, paure, emozioni ed eccitazione.
È possibile regolare il volume o il tono. Gli assistenti virtuali e vocali su smartphone o dispositivi domestici intelligenti come gli altoparlanti connessi sono ormai popolari e hanno aperto la strada a questa nuova realtà. I progressi nella tecnologia vocale, nell'analisi del segnale vocale, nell'elaborazione del linguaggio naturale e nelle tecniche di comprensione si sono aperti per molte potenziali applicazioni vocali, come l'identificazione di biomarcatori vocali per la diagnosi, la classificazione o il monitoraggio a distanza.
L'intelligenza artificiale utilizzerà la voce come strumento diagnostico
I ricercatori stanno ora sviluppando strumenti basati sull'intelligenza artificiale che potrebbero eventualmente diagnosticare malattie gravi. Prendono di mira tutto, dall'Alzheimer al cancro.
Il progetto finanziato dal National Institutes of Health, annunciato martedì scorso, mira a per trasmutare la voce umana in qualcosa che può essere utilizzato come biomarcatore di malattia, come sangue o temperatura.
Secondo il sito web del National Institutes of Health, investiranno 130 milioni di dollari in quattro anni, a seconda del disponibilità di fondi, per accelerare l'uso diffuso dell'intelligenza artificiale (ANDAVA) da parte delle comunità biomediche e di ricerca comportamentale.
Il programma Bridge to Artificial Intelligence (Bridge2AI) del Fondo congiunto del National Institutes of Health riunisce membri del team provenienti da diverse discipline e background per creare strumenti, risorse e dati ricchi che rispondano ai metodi dell'IA. Allo stesso tempo, il programma garantirà che i suoi strumenti e dati non perpetuino disuguaglianze o problemi etici che possono sorgere durante la raccolta e l'analisi dei dati.
Secondo Olivier Element, professore presso l'Institute for Computational Biomedicine presso Weill Cornell Medicine e uno dei principali ricercatori del progetto, la cosa grandiosa dei dati vocali è che sono uno dei tipi di dati più potenti ed economici che possono essere raccolti delle persone. È anche molto conveniente e facile da prendere per qualsiasi paziente. Questo è utile quando si creano database di grandi dimensioni.
Yaël Bensoussan, un otorinolaringoiatra della USF Health e un altro investigatore principale del progetto, ha detto che mentre ci sono stati sforzi simili in passato, la maggior parte di loro era troppo piccola per esserlo efficace. Anche la mancanza di una banca dati adeguata è stata un fattore importante. Poiché si tratta di un'area di studio relativamente nuova, i ricercatori non hanno ancora scoperto le migliori pratiche di raccolta di informazioni per questo sistema. I progetti in corso stabiliranno standard di raccolta dei dati per questo.
Il team inizia creando un'app che raccoglie dati vocali da partecipanti con paralisi delle corde vocali, morbo di Alzheimer, morbo di Parkinson, depressione, polmonite e autismo. Verrà assegnato un medico per monitorare tutte le raccolte. "Ad esempio, qualcuno che ha il morbo di Parkinson scoprirà che la sua voce può essere più bassa e che anche il suo modo di parlare è più lento", afferma Bensoussan.
L'applicazione richiede di registrare un audio, leggere una frase e leggere un intero testo. Secondo alcuni medici, si può dire che i pazienti hanno metastasi cerebrali dal modo in cui parlano.
Come vengono protetti i dati vocali diagnostici?
Il team del sondaggio sta collaborando con la società di intelligenza artificiale Owkin per costruire e addestrare i modelli di intelligenza artificiale nel progetto. Nell'ambito del framework Owkin, i dati dei pazienti raccolti rimangono al centro in cui sono stati raccolti mentre il modello AI viaggia tra le istituzioni. Il modello viene addestrato separatamente su ciascun set di dati, quindi i risultati di tali addestramenti vengono restituiti a una posizione centrale dove vengono combinati.
Ciò fornisce un ulteriore livello di privacy per i dati vocali. Un team di esperti di bioetica sta lavorando al progetto per esaminare le implicazioni etiche e legali di un database linguistico e di una diagnostica basata sul linguaggio. Ciò significa che potresti chiederti se la tua voce è protetta dall'Health Insurance Portability and Accountability Act (HIPAA), se i tuoi pazienti hanno dati vocali, ecc.
È possibile utilizzare i dati vocali per la diagnosi?
I dati vocali sono già utili per la diagnosi e il trattamento dei disturbi della voce. Tutto ciò sembra avere un enorme potenziale per il trattamento di disturbi mentali come depressione, ansia, disturbo post traumatico da stress e molti altri anche in questo settore.
Può essere utile raccogliere campioni vocali da veterani e analizzare segnali vocali come tono, ritmo, frequenza e volume cercare segni di lesioni invisibili come disturbo da stress post-traumatico (PTSD), trauma cranico (TBI) e depressione. Utilizzando l'apprendimento automatico per esplorare le funzioni vocali, si stanno lavorando anche su algoritmi seleziona i modelli vocali nelle persone con questi disturbi e confrontali con i campioni vocali delle persone salutare.
