Искусственный интеллект научился выявлять рак голосовых связок по звуку голоса

Рак гортани, или голосовых связок, — серьёзная проблема здравоохранения. По данным за 2021 год, в мире было зарегистрировано около 1,1 миллиона случаев этого заболевания, а примерно 100 тысяч человек умерли от него. К основным факторам риска относятся курение, злоупотребление алкоголем и заражение вирусом папилломы человека (ВПЧ). Прогноз выживаемости при лечении варьируется от 35% до 78% в течение пяти лет, в зависимости от стадии опухоли и её расположения в гортани.

Раннее выявление болезни значительно повышает шансы на успешное лечение. Однако сегодня диагностика проводится с помощью видеоназальной эндоскопии и биопсии — процедур, которые являются инвазивными и требуют времени на запись к специалисту. Эти задержки могут привести к позднему обнаружению рака. Теперь учёные предложили новое решение: выявлять патологические изменения голосовых связок по самому голосу пациента. Исследование, опубликованное в журнале Frontiers in Digital Health, показало, что искусственный интеллект способен распознавать акустические признаки, указывающие на наличие доброкачественных узелков или полипов, а также на ранние стадии рака гортани.

Как это работает

Группа исследователей под руководством доктора Филлиппа Дженкинса из Орегонского университета здоровья и науки использовала данные проекта Bridge2AI-Voice, входящего в национальную программу Национального института здравоохранения США Bridge to Artificial Intelligence. В первой версии общедоступной базы данных содержались 12 523 голосовые записи 306 участников из Северной Америки. Среди них были и пациенты с подтверждённым раком гортани, доброкачественными поражениями голосовых складок, а также другими нарушениями — спастической дисфонией и односторонним параличом голосовой связки.

Анализировались такие параметры, как средняя основная частота (высота тона), джиттер (вариация тона в речи), шиммер (колебания амплитуды) и отношение гармоник к шуму (harmonic-to-noise ratio). Выяснилось, что у мужчин без заболеваний, с доброкачественными образованиями и с раком гортани наблюдаются заметные различия в показателях отношения гармоник к шуму и основной частоты. У женщин статистически значимых признаков обнаружить не удалось, однако авторы предполагают, что при большем объёме данных различия будут выявлены и у них.

Потенциал для медицины

Учёные делают вывод, что именно изменения в отношении гармоник к шуму могут стать ключевым показателем для мониторинга состояния голосовых связок и раннего выявления рака, как минимум у мужчин. «Наши результаты показывают, что большие, этически собранные межинституциональные базы данных, такие как Bridge2AI-Voice, могут в скором будущем сделать голос реальным биомаркером риска рака в клинической практике», — отмечает Дженкинс.

Следующие шаги

После успешной демонстрации принципа работы предстоит собрать ещё более обширный набор голосовых записей, размеченных специалистами, и протестировать алгоритмы в клинических условиях. Важно добиться одинаковой точности работы как для мужчин, так и для женщин. По словам Дженкинса, первые пилотные версии подобных систем могут быть готовы к тестированию уже в ближайшие пару лет. Это позволит врачам в будущем выявлять патологические изменения голосовых связок без сложных и неприятных процедур — достаточно будет проанализировать запись голоса пациента.

• Смартфон сможет измерять пульс при разблокировке: новая технология открывает путь к массовому мониторингу здоровья
• Искривлённый графен показал скрытый «переключатель» сверхпроводимости
• Роботы-гуманоиды идут в школу: в Китае готовят машины к реальной жизни
• Популярные чат-боты ИИ имеют тревожную уязвимость в шифровании — это означает, что хакеры могли легко перехватывать сообщения
• Грибы как компьютерные чипы: учёные создают «живую память» из шиитаке
• Учёные создали трёхслойное микрофлюидное устройство для сверхэффективного охлаждения электроники
• Обычный кристалл оказался идеальным материалом для технологий на сверхнизких температурах
• Учёные научились превращать снимки атомно-силового микроскопа в точные 3D-модели движений белков