Forskere bruker taledata og AI for tidlig diagnose av Parkinsons sykdom

Parkinsons sykdom rammer mer enn 10 millioner mennesker over hele verden, og selv om det fortsatt ikke finnes noen kur, kan sykdommen kontrolleres bedre hvis symptomer oppdages tidlig. En av hovedaspektene ved Parkinsons sykdom er at den forandrer talemønsteret når den progredierer.

Dette ledet til at Rytis Maskeliūnas, en litauisk forsker fra Kaunas University of Technology (KTU), og et team av kolleger fra Lithuanian University of Health Sciences (LSMU), satte ut for å identifisere disse tidlige symptomer ved hjelp av taledata.

Oppdaging av subtile endringer i talemønster

Ifølge Maskeliūnas, så går motorisk aktivitet ned når funksjonen til vokalkordene, diafragma og lungene også går ned.

“Endringer i tale skjer ofte tidligere enn motoriske funksjonsforstyrrelser, som er grunnen til at endret tale kan være det første tegnet på sykdommen,” sier Maskeliūnas.

Professor Virgilijus Ulozas ved avdelingen for øre, nese og hals ved LSMU Fakultet for medisin sier at pasienter med tidlig Parkinsons sykdom kan snakke i en lavere tone, som ofte er monoton, mindre uttrykksfull, langsommere og mer fragmentert. Disse endringene er imidlertid vanskelige å oppdage med øret.

Forskerlaget utviklet et nytt system som løser dette problemet.

“Vi skaper ikke en erstatning for en vanlig undersøkelse av pasienten — vår metode er designet for å fasilitere tidlig diagnose av sykdommen og å spore effektiviteten av behandlingen,” sier Maskeliūnas.

Han sier også at sammenhengen mellom sykdommen og taleavvik er ikke ny, men når teknologien utvikles, blir det lettere å trekke mer innsiktsfulle informasjon fra tale.

Bruk av AI-algoritmer og taledata

Ved hjelp av nyeste kunstig intelligens (AI), gjennomførte forskerne en banebrytende studie for å skape tilpassede analyser og diagnoser av tale-signaler på litauisk. På bare noen sekunder kunne de utvide eksisterende AI-databaser med resultater som er unike for Litauens språklige særegenheter.

Kipras Pribuišis er en foreleser ved avdelingen for øre, nese og hals ved LSMU Fakultet for medisin.

“Så langt, kan vår tilnærming skille Parkinsons sykdom fra friske mennesker ved hjelp av en talesample,” sier Pribuišis. “Denne algoritmen er også mer nøyaktig enn tidligere foreslåtte.”

Ved å opptage tale fra både friske og Parkinsons-pasienter i en lydtett boks, brukte laget en AI-algoritme for å prosessere signalene. Denne innovative tilnærmingen krevde ingen kompleks hårdware og kunne til slutt bli brukt på mobile enheter – og åpner vei for bedre omsorgsløsninger i fremtiden.

“Våre resultater, som allerede er publisert, har et svært høyt vitenskapelig potensial. Ja, det er fortsatt en lang og utfordrende vei å gå før det kan bli brukt i hverdags klinisk praksis,” sier Maskeliūnas.

Maskeliūnas har identifisert de neste stegene i sin forskning: å utvide pasienttall for å få mer bevis, å sammenligne denne algoritmen med andre tidlige Parkinsons-diagnosemetoder og å bekrefte dens effektivitet i ulike sammenhenger, som medisinske kontorer eller hjemme-miljøer.