В Самаре научили ИИ определять по голосу болезни сердца и легких

В Самарском государственном медицинском университете разрабатывают цифровую систему, которая по голосу находит ранние признаки заболеваний, сообщает сайт вуза. Ученые уже научили ИИ распознавать хроническую сердечную недостаточность, бронхиальную астму, ХОБЛ, артериальную гипертензию, сахарный диабет, а также ухудшение состояния хронических больных.

В ходе исследования ученые СамГМУ проанализировали 4,5 тыс. обезличенных аудиозаписей. В результате чего нашли биомаркеры (показатели), характерные для ряда неинфекционных заболеваний сердечной-сосудистой, эндокринной и дыхательной системы.

Авторы работы объяснили, что у пациентов на фоне патологий различных изменяется ряд акустических и фонетических характеристик речи. Например, при ХСН это происходит из-за задержки жидкости в тканях организма. Изменяется вязкость в голосовых складках, а из-за ослабления блуждающего нерва меняется динамика воздушного потока. Все это отражается на характере речи.

Чтобы выявить проблему, исследователи планируют использовать метод телефонного скрининга заболеваний. Они предлагают проводить автоматизированный обзвон людей, которые могут быть в группе риска. При этом для проведения мониторинга не требуется специализированного оборудования и участия квалифицированных специалистов, считают разработчики.

«Опубликованная нами работа — первое в мире исследование параметров речевого сигнала у русскоговорящих пациентов с хроническими неинфекционными заболеваниями», — подчеркнул директор Научно-практического центра дистанционной медицины СамГМУ, к.м.н. Андрей Гаранин. Ученый считает многоцентровые исследования биомаркеров для неинфекционных заболеваний перспективным направлением. Их результаты могут войти в национальные рекомендации по скринингу, диагностике и дистанционному наблюдению пациентов. Гаранин предлагает создать центры обработки данных с использованием технологий блокчейна для внутрисетевых вычислений. Это уменьшит потребность в мощных квантовых компьютерах и сделает технологию более эффективной с точки зрения медицины и экономики.

Этот метод, поддерживаемый роботизированными обзвонами и искусственным интеллектом, позволит массово проверять речь людей через смартфоны. Раннее обнаружение признаков заболеваний обеспечит своевременное направление к специалистам. Также голосовой скрининг поможет контролировать состояние диспансерных пациентов и корректировать лечение. В результате можно ожидать снижения числа госпитализаций, уровня смертности и нагрузки на систему здравоохранения.

Ранее российские ученые предложили ИИ-решение для диагностики болезни Паркинсона по аудиозаписи.

Фото: jittawit @123RF.com