Analiza głosu może pomóc w diagnozie chorób serca. Zajmuje się tym AI

Sztuczna inteligencja może znaleźć zastosowanie w diagnostyce chorób serca poprzez analizę cech akustycznych mowy – poinformował kardiolog prof. Tomasz Jadczyk ze Śląskiego Uniwersytetu Medycznego w Katowicach. Badania nad tzw. biomarkerami głosowymi rozwijają się dynamicznie również w Polsce.

Głos człowieka zawiera zestaw mierzalnych parametrów akustycznych, takich jak wysokość tonu, tempo mowy, liczba pauz, drżenie czy barwa dźwięku. Parametry te określa się mianem biomarkerów głosowych.

Według prof. Tomasza Jadczyka, kierującego Zakładem Nieinwazyjnej Diagnostyki Serca i Naczyń oraz Laboratorium Biomarkerów Cyfrowych, cechy te mogą odzwierciedlać zmiany hemodynamiczne i oddechowe organizmu, stres neurohormonalny, a także obrzęk tkanek – zjawiska typowe dla chorób serca.

Jak podkreśla naukowiec, algorytmy uczenia maszynowego pozwalają wykrywać subtelne zmiany w głosie, które są niewychwytywalne dla ludzkiego ucha. Dzięki temu analiza mowy może stać się dodatkowym, wspierającym narzędziem diagnostycznym w kardiologii.

Najbardziej zaawansowane wyniki badań dotyczą niewydolności serca. Nagromadzenie płynów w fałdach głosowych oraz zaburzenia mechaniki oddechowej mogą wpływać na jakość głosu pacjentów.

Badania wskazują również, że określone wzorce głosowe mogą być powiązane z chorobą wieńcową, a ich analiza może korelować z procesami zapalnymi lub stresem psychospołecznym. Co istotne, biomarkery głosowe mogą przewidywać zdarzenia kardiologiczne niezależnie od klasycznych skal ryzyka.

Proces diagnostyczny obejmuje nagranie mowy, oczyszczenie sygnału z szumów, ekstrakcję parametrów akustycznych (np. współczynników MFCC), a następnie analizę z wykorzystaniem sztucznej inteligencji. Co ważne, może on być realizowany także przy użyciu smartfonów, co otwiera perspektywę zdalnego monitorowania pacjentów.

Biomarkery głosowe mają potencjał, by stać się nieinwazyjnym, skalowalnym i ekonomicznie opłacalnym narzędziem diagnostycznym. Wymagają jednak dalszej standaryzacji oraz walidacji w dużych, wieloośrodkowych badaniach. Równolegle rozwijane są europejskie inicjatywy, takie jak sieć eVoiceNet, których celem jest ujednolicenie metod i integracja technologii głosowych w medycynie.

Do głównych wyzwań stojących przed naukowcami należą ochrona prywatności i danych biometrycznych, poprawa interpretowalności algorytmów AI oraz uwzględnienie różnic językowych, emocjonalnych i współistniejących chorób, które mogą wpływać na wyniki analizy głosu.

Badania nad wykorzystaniem biomarkerów głosowych intensywnie rozwijają się także w Polsce. Konsorcjum badawcze skupia ekspertów z zakresu kardiologii, diabetologii, nefrologii, pulmonologii i laryngologii, m.in. ze Śląskiego Uniwersytetu Medycznego w Katowicach, Akademii Górniczo-Hutniczej w Krakowie oraz Uniwersytetu Medycznego im. Karola Marcinkowskiego w Poznaniu.

W ramach Sekcji Sztucznej Inteligencji i Rozwiązań Cyfrowych Polskiego Towarzystwa Kardiologicznego powołano zespół tematyczny „Biomarkery cyfrowe”, którym kieruje prof. Jadczyk. Pełni on także funkcję przedstawiciela Polski w europejskim konsorcjum eVoiceNet, wspierającym standaryzację metod oraz wdrażanie technologii głosowych w medycynie.

Polscy naukowcy podkreślają, że rozwój narzędzi opartych na analizie głosu może w przyszłości umożliwić wczesne wykrywanie zaostrzeń niewydolności serca, skuteczne zdalne monitorowanie pacjentów oraz bardziej spersonalizowaną opiekę kardiologiczną.