Peneliti Menggunakan Data Suara dan AI untuk Diagnosis Awal Penyakit Parkinson

Penyakit Parkinson mempengaruhi lebih dari 10 juta orang di seluruh dunia, dan meskipun belum ada obat, penyakit ini dapat lebih terkendali jika gejala-gejala awalnya terdeteksi. Salah satu aspek utama Parkinson adalah bahwa ketika penyakit ini berkembang, pola bicara berubah.

Hal ini menyebabkan Rytis Maskeliūnas, seorang peneliti Lithuania dari Kaunas University of Technology (KTU), dan tim kolega dari Lithuanian University of Health Sciences (LSMU), untuk mencoba mengidentifikasi gejala-gejala awal ini menggunakan data suara.

Mendeteksi Perubahan Halus dalam Pola Bicara

Menurut Maskeliūnas, ketika aktivitas motor menurun, fungsi pita suara, diafragma, dan paru-paru juga menurun.

“Perubahan dalam bicara sering terjadi bahkan sebelum gangguan fungsi motor, yang membuat perubahan bicara mungkin menjadi tanda pertama penyakit ini,” kata Maskeliūnas.

Profesor Virgilijus Ulozas di Departemen Telinga, Hidung, dan Tenggorokan di Fakultas Kedokteran LSMU mengatakan bahwa pasien dengan Parkinson tahap awal mungkin berbicara dengan cara yang lebih lembut, yang sering kali monoton, kurang ekspresif, lebih lambat, dan lebih terfragmentasi. Namun, perubahan ini sulit dideteksi dengan telinga.

Tim peneliti bersama mengembangkan sistem baru yang bekerja untuk memecahkan masalah ini.

“Kami tidak membuat substitusi untuk pemeriksaan rutin pasien – metode kami dirancang untuk memfasilitasi diagnosis awal penyakit dan untuk melacak efektivitas pengobatan,” kata Maskeliūnas.

Dia juga mengatakan bahwa hubungan antara penyakit dan kelainan bicara tidak baru, tetapi ketika teknologi berkembang, menjadi lebih mudah untuk mengekstrak informasi yang lebih mendalam dari bicara.

Menggunakan Algoritma AI dan Data Suara

Dengan menggunakan kecerdasan buatan (AI) canggih, para peneliti melakukan studi yang berani untuk membuat analisis dan diagnosis yang disesuaikan dengan sinyal bicara dalam bahasa Lithuania. Dalam beberapa detik, mereka dapat memperluas basis data AI yang ada dengan hasil yang unik untuk kekhasan bahasa Lithuania.

Kipras Pribuišis adalah dosen di Departemen Telinga, Hidung, dan Tenggorokan di Fakultas Kedokteran LSMU.

“Sampai sekarang, pendekatan kami dapat membedakan Parkinson dari orang sehat menggunakan sampel bicara,” kata Pribuišis. “Algoritma ini juga lebih akurat daripada yang sebelumnya diusulkan.”

Dengan merekam bicara pasien sehat dan pasien Parkinson di ruang suara yang terisolasi, tim menggunakan algoritma AI untuk memproses sinyal. Pendekatan inovatif ini tidak memerlukan perangkat keras yang kompleks dan dapat diterapkan pada perangkat mobile – membuka jalan untuk solusi perawatan yang ditingkatkan di masa depan.

“Hasil kami, yang telah dipublikasikan, memiliki potensi ilmiah yang sangat tinggi. Ya, masih ada jalan panjang dan menantang sebelum dapat diterapkan dalam praktik klinis sehari-hari,” kata Maskeliūnas.

Maskeliūnas telah mengidentifikasi langkah-langkah berikutnya dalam penelitiannya: memperluas jumlah pasien untuk mendapatkan bukti lebih lanjut, membandingkan algoritma ini dengan metode deteksi Parkinson awal lainnya dan memastikan efektivitasnya dalam berbagai konteks seperti kantor dokter atau lingkungan rumah.