パーキンソン病の早期診断のための音声データとAIの使用

パーキンソン病は、世界中で1000万人以上に影響を及ぼしており、まだ治療法はありません。しかし、症状が早期に発見されれば、病状をある程度コントロールすることができます。パーキンソン病の主な特徴の1つは、病状が進むにつれて、声のトーンや発音が変化することです。

これにより、リトアニアのカウナス工科大学（KTU）のリトアニア人研究者、Rytis Maskeliūnasと、リトアニア医科大学（LSMU）の同僚が、音声データを使用してこれらの初期症状を特定しようとしました。

発話パターンの微妙な変化の検出

Maskeliūnasによると、運動機能が低下すると、声帯、横隔膜、肺の機能も低下します。

「発話の変化は、運動機能障害よりも早期に発生することが多いため、変化した発話が病気の最初の兆候となる可能性があります」とMaskeliūnasは述べています。

LSMU医学部耳鼻咽喉科のVirgilijus Ulozas教授は、初期パーキンソン病の患者は、しばしば静かで、単調で、表現力がなく、遅く、断片的に話すことがあると述べています。しかし、これらの変化は、耳で検出するのが難しいと言われています。

研究者チームは、この問題を解決するための新しいシステムを開発しました。

「私たちは、患者に対するルーチン検査の代替品を作成しているのではなく、病気の早期診断を容易にし、治療の有効性を追跡するための方法を作成しています」とMaskeliūnasは述べています。

彼はまた、病気と声の異常の関係は新しいものではなく、技術が進歩するにつれて、声からより洞察的な情報を抽出することが容易になることを述べています。

AIアルゴリズムと音声データの使用

研究者たちは、最先端のAIを使用して、リトアニア語の話し手の信号を分析し、診断するための新しいアプローチを開発しました。彼らは、わずかな時間で、リトアニア語の独自の特徴を持つAIデータベースを拡張することができました。

LSMU医学部耳鼻咽喉科の講師、Kipras Pribuišisは、「現在のところ、私たちのアプローチは、話し手のサンプルを使用してパーキンソン病と健康な人を区別することができます。このアルゴリズムは、以前提案されたものよりも正確です」と述べています。

研究者たちは、健全な人とパーキンソン病患者からの音声を、音proofブースで録音し、AIアルゴリズムを使用して信号を処理しました。この革新的なアプローチには、複雑なハードウェアは必要ではなく、将来的にはモバイルデバイスに適用することができます。

「私たちの結果は、すでに発表されており、非常に高い科学的潜在性を持っています。まだ、日常的な臨床実践で適用する前に、長くて難しい道のりがあります」とMaskeliūnasは述べています。

Maskeliūnasは、次の研究ステップを特定しています。患者数を増やしてさらに証拠を集め、他のパーキンソン病の早期診断方法と比較し、医療機関や自宅環境などのさまざまな状況でその有効性を確認することです。