Onderzoekers gebruiken spraakgegevens en AI voor vroege diagnose van Parkinson

De ziekte van Parkinson treft meer dan 10 miljoen mensen wereldwijd, en hoewel er nog geen genezing is, kan de ziekte beter worden gecontroleerd als de symptomen vroeg worden gedetecteerd. Een van de belangrijkste aspecten van Parkinson is dat de spraak verandert naarmate de ziekte vordert.

Dit leidde ertoe dat Rytis Maskeliūnas, een Litouwse onderzoeker van de Kaunas University of Technology (KTU), en een team van collega’s van de Lithuanian University of Health Sciences (LSMU), probeerden om deze vroege symptomen te identificeren met behulp van spraakgegevens.

Het detecteren van subtiele veranderingen in spraakpatronen

Volgens Maskeliūnas neemt de motorische activiteit af en daarmee ook de functie van de stembanden, het middenrif en de longen.

“Veranderingen in de spraak treden vaak op voordat er motorische functiestoornissen optreden, waardoor de veranderde spraak het eerste teken van de ziekte kan zijn,” zegt Maskeliūnas.

Professor Virgilijus Ulozas van de afdeling KNO van de faculteit Geneeskunde van de LSMU zegt dat patiënten met vroege Parkinson mogelijk op een stillere manier spreken, wat vaak monotoon, minder expressief, langzamer en meer gefragmenteerd is. Deze veranderingen zijn echter moeilijk te detecteren met het blote oor.

Het gezamenlijke team van onderzoekers ontwikkelde een nieuw systeem om dit probleem op te lossen.

“We creëren geen vervanging voor een routineonderzoek van de patiënt – onze methode is ontworpen om de vroege diagnose van de ziekte te vergemakkelijken en de effectiviteit van de behandeling te volgen,” zegt Maskeliūnas.

Hij zegt ook dat de link tussen de ziekte en spraakafwijkingen niet nieuw is, maar dat het door de vooruitgang in de technologie mogelijk wordt om meer inzichtelijke informatie uit de spraak te halen.

Het gebruik van AI-algoritmen en spraakgegevens

Met behulp van state-of-the-art kunstmatige intelligentie (AI) voerden de onderzoekers een baanbrekend onderzoek uit om maatwerkanalyses en diagnoses van gesproken signalen in de Litouwse taal te creëren. In slechts enkele seconden konden ze bestaande AI-databases uitbreiden met resultaten die uniek zijn voor de taalkundige eigenaardigheden van Litouwen.

Kipras Pribuišis is docent aan de afdeling KNO van de faculteit Geneeskunde van de LSMU.

“Onze aanpak kan tot nu toe Parkinson onderscheiden van gezonde mensen met behulp van een spraakmonster,” zegt Pribuišis. “Dit algoritme is ook nauwkeuriger dan eerder voorgestelde.”

Door de spraak van zowel gezonde als Parkinson-patiënten op te nemen in een geluiddichte cabine, verwerkte het team een AI-algoritme om signalen te verwerken. Deze innovatieve aanpak vereiste geen complexe hardware en kan uiteindelijk op mobiele apparaten worden toegepast – waarmee de weg wordt geëffend voor verbeterde zorgoplossingen in de toekomst.

“Onze resultaten, die al zijn gepubliceerd, hebben een zeer hoog wetenschappelijk potentieel. Natuurlijk is er nog een lange en moeilijke weg te gaan voordat het in de dagelijkse klinische praktijk kan worden toegepast,” zegt Maskeliūnas.

Maskeliūnas heeft de volgende stappen in zijn onderzoek geïdentificeerd: het uitbreiden van het aantal patiënten om meer bewijs te verzamelen, het vergelijken van dit algoritme met andere methoden voor vroege detectie van Parkinson en het bevestigen van de effectiviteit in verschillende contexten, zoals medische kantoren of thuisomgevingen.