Голосовая диагностика с помощью ИИ: возможности и ограничения
Краткое изложение авторской публикации врача в сообществе «Врачи РФ» от .
Автор материала объясняет, как алгоритмы машинного обучения анализируют акустические признаки и содержание речи для поиска возможных биомаркеров заболеваний и удалённого наблюдения за пациентами. В приведённом исследовании ИИ определял диабет 2-го типа по голосовым записям с результатом 71% у мужчин и 66% у женщин. Анализ лексики и структуры речи участников с умеренными когнитивными нарушениями предсказывал развитие болезни Альцгеймера с точностью около 78–80%.
Исследования также выявляли голосовые признаки ишемической болезни сердца, легочной гипертензии, сердечной недостаточности и депрессии, однако причины некоторых изменений пока не ясны. Автор отмечает, что развитию технологии мешают небольшие выборки, нехватка данных и риск раскрытия личности по голосу. Голосовые биомаркеры рассматриваются как возможное дополнение к существующим обследованиям, а не их замена.
Главное
- В исследовании на записях примерно 600 человек ИИ определил диабет 2-го типа у 71% мужчин и 66% женщин.
- Анализ речи участников с умеренными когнитивными нарушениями предсказал развитие болезни Альцгеймера с точностью около 78–80%.
- В 2022 году стартовал проект «Голос как биомаркер здоровья» с целью собрать голосовые данные 10 тыс. человек.
- В декабре прошлого года проект опубликовал 12 500 записей 306 человек из США и Канады.
Подготовлено автоматически с помощью ИИ, возможны неточности. Полный просмотр материала доступен только для медицинских специалистов с высшим медицинским образованием.
Войти Регистрация