Медицина – это область, которая во многом зависит от адекватного диалога между врачами и пациентами. Точное понимание проблемы пациента необходимо для точного диагноза. Основными инструментами, используемыми для подтверждения наличия проблем, являются анализы биологических жидкостей и визуализация, такая как МРТ и рентген.
Читать далее: Гарантирует ли диагноз депрессии право на получение какой-либо выгоды от INSS?
узнать больше
Секрет молодости? Исследователи рассказали, как обратить…
«Сила» овсянки: ознакомьтесь с преимуществами овса в…
Тем не менее, существует потенциальный новый путь, который может быть полезен для диагностики многих заболеваний. Исследователи работают над созданием систем искусственного интеллекта, которые могут использовать тембр в качестве диагностического инструмента для выявления заболеваний.
Как голос может быть диагностическим инструментом?
Болезни могут поражать такие органы, как сердце, легкие, мозг, мышцы или голосовые связки, что может изменить голос человека. Анализ голоса с помощью искусственного интеллекта открывает новые возможности для системы здравоохранения за счет использования звуковые биомаркеры с целью превентивной диагностики риска и дистанционного мониторинга клинических исходов и симптомы. Имея это в виду, может быть несколько возможных вариантов использования голоса в целях, связанных со здоровьем.
Эта среда обладает огромным потенциалом как с точки зрения пациента, так и с точки зрения клиники.
Голос, представляющий собой сложный набор тембров, исходящий от наших голосовых связок, содержит большое количество информации и играет важную роль в социальных взаимодействиях. Это позволяет нам делиться идеи о наших чувствах, страхах, эмоциях и волнениях.
Вы можете настроить громкость или тон. Виртуальные и голосовые помощники на смартфонах или устройствах умного дома, таких как подключенные динамики, сейчас популярны и проложили путь к этой новой реальности. Достижения в области речевых технологий, анализа речевых сигналов, обработки естественного языка и методов понимания открыли для многих потенциальных речевых приложений, таких как определение речевых биомаркеров для диагностики, классификации или мониторинга удаленный.
Искусственный интеллект будет использовать голос в качестве диагностического инструмента
В настоящее время исследователи разрабатывают инструменты на основе ИИ, которые в конечном итоге смогут диагностировать серьезные заболевания. Они нацелены на все, от болезни Альцгеймера до рака.
Проект, финансируемый Национальными институтами здравоохранения, о котором было объявлено в прошлый вторник, направлен на преобразовать человеческий голос во что-то, что можно использовать в качестве биомаркера болезни, например, кровь или температура.
Согласно веб-сайту Национальных институтов здравоохранения, они инвестируют 130 миллионов долларов в течение четырех лет, в зависимости от наличие средств для ускорения широкого использования искусственного интеллекта (ANDAVA) биомедицинскими и исследовательскими сообществами. поведенческий.
Программа Объединенного фонда Национального института здравоохранения «Мост к искусственному интеллекту» (Bridge2AI) объединяет члены команды из разных дисциплин и опыта для создания инструментов, ресурсов и обширных данных, которые реагируют на методы ИИ. В то же время программа будет следить за тем, чтобы ее инструменты и данные не увековечивали неравенство или этические проблемы, которые могут возникнуть во время сбора и анализа данных.
По словам Оливье Элемента, профессора Института вычислительной биомедицины Weill Cornell Medicine и одного из ведущих исследователи проекта, преимуществом голосовых данных является то, что это один из самых мощных и недорогих типов данных, которые можно собирать. людей. Это также очень доступно и легко принимать для любого пациента. Это полезно при создании больших баз данных.
Яэль Бенсуссан, отоларинголог из USF Health и еще один главный исследователь проекта, сказала: что, хотя подобные попытки предпринимались и в прошлом, большинство из них были слишком малы, чтобы эффективный. Отсутствие адекватной базы данных также является важным фактором. Поскольку это сравнительно новая область исследований, исследователи еще не нашли лучшие методы сбора информации для этой системы. Текущие проекты установят стандарты сбора данных для этого.
Команда начинает с создания приложения, которое собирает голосовые данные участников с параличом голосовых связок, болезнью Альцгеймера, болезнью Паркинсона, депрессией, пневмонией и аутизмом. Врачу будет поручено контролировать все коллекции. «Например, человек, страдающий болезнью Паркинсона, обнаружит, что его голос может быть ниже, а речь также медленнее», — говорит Бенсуссан.
Приложение требует, чтобы вы записали аудио, прочитали предложение и прочитали весь текст. По мнению некоторых врачей, по тому, как они разговаривают, можно сказать, что у пациентов есть метастазы в головной мозг.
Как защищены диагностические речевые данные?
Команда опроса сотрудничает с компанией Owkin, занимающейся искусственным интеллектом, для создания и обучения моделей искусственного интеллекта в проекте. В рамках Owkin собранные данные о пациентах остаются в центре, где они были собраны, в то время как модель ИИ перемещается между учреждениями. Модель обучается отдельно для каждого набора данных, а затем результаты этих тренировок возвращаются в центральное место, где они смешиваются.
Это обеспечивает дополнительный уровень конфиденциальности голосовых данных. Команда специалистов по биоэтике работает над проектом по изучению этических и правовых последствий языковой базы данных и языковой диагностики. Это означает, что вы можете задаться вопросом, защищен ли ваш голос в соответствии с Законом о переносимости и подотчетности медицинского страхования (HIPAA), есть ли у ваших пациентов голосовые данные и т. д.
Можно ли использовать голосовые данные для диагностики?
Речевые данные уже полезны для диагностики и лечения нарушений голоса. Все это, по-видимому, обладает огромным потенциалом для лечения психических расстройств, таких как депрессия, беспокойство, Посттравматическое стрессовое расстройство и многие другие в этой области.
Сбор образцов голоса ветеранов и анализ голосовых сигналов, таких как высота тона, ритм, частота и громкость, могут быть полезны для ищите признаки невидимых травм, таких как посттравматическое стрессовое расстройство (ПТСР), черепно-мозговая травма (ЧМТ) и депрессия. Используя машинное обучение для изучения функций голоса, над этим также работают алгоритмы. выбрать образцы голоса у людей с этими расстройствами и сравнить их с образцами голоса людей здоровый.
