Naukowcy wykorzystują dane głosowe i algorytmy AI do wczesnej diagnozy choroby Parkinsona

Choroba Parkinsona dotyka ponad 10 milionów ludzi na całym świecie, a chociaż nie ma jeszcze lekarstwa, choroba może być lepiej kontrolowana, jeśli objawy zostaną wykryte na wczesnym etapie. Jednym z głównych aspektów choroby Parkinsona jest to, że w miarę postępu, zmienia się sposób mówienia.

To skłoniło Rytisa Maskeliūnasa, litewskiego naukowca z Uniwersytetu Technologicznego w Kownie (KTU), oraz zespołu kolegów z Uniwersytetu Zdrowia Publicznego na Litwie (LSMU), do podjęcia próby identyfikacji tych wczesnych objawów za pomocą danych głosowych.

Wykrywanie subtelnych zmian w wzorach mówienia

Według Maskeliūnasa, w miarę jak maleje aktywność motoryczna, maleje również funkcja strun głosowych, przepony i płuc.

„Zmiany w mówieniu często występują nawet wcześniej niż zaburzenia funkcji motorycznej, dlatego zmienione mówienie może być pierwszym objawem choroby” – mówi Maskeliūnas.

Profesor Virgilijus Ulozas z Katedry Laryngologii na Wydziale Medycznym LSMU mówi, że pacjenci z wczesnym stadium choroby Parkinsona mogą mówić ciszej, co często jest monotonne, mniej wyraziste, wolniejsze i bardziej fragmentaryczne. Te zmiany są jednak trudne do wykrycia słuchem.

Zespół naukowców opracował nowy system, który ma rozwiązać ten problem.

„Nie tworzymy substytutu rutynowego badania pacjenta – nasza metoda jest zaprojektowana do ułatwienia wczesnej diagnozy choroby i monitorowania skuteczności leczenia” – mówi Maskeliūnas.

Mówi również, że związek między chorobą a nieprawidłowościami mówienia nie jest nowy, ale w miarę postępu technologicznego, staje się łatwiejsze uzyskanie bardziej interesujących informacji z mówienia.

Wykorzystanie algorytmów AI i danych głosowych

Wykorzystując najnowocześniejsze algorytmy sztucznej inteligencji (AI), naukowcy przeprowadzili przełomowe badanie w celu stworzenia dostosowanych analiz i diagnoz sygnałów mówienia w języku litewskim. W kilka sekund byli w stanie rozszerzyć istniejące bazy danych AI o wyniki unikalne dla litewskich cech językowych.

Kipras Pribuišis jest wykładowcą na Katedrze Laryngologii na Wydziale Medycznym LSMU.

„Dotychczas nasze podejście pozwala odróżnić chorobę Parkinsona od zdrowych ludzi na podstawie próbki mówienia” – mówi Pribuišis. „Ten algorytm jest również bardziej dokładny niż wcześniej proponowane.”

Poprzez nagrywanie mówienia zarówno zdrowych, jak i chorych na Parkinsona w komorze dźwiękoszczelnej, zespół wykorzystał algorytm AI do przetworzenia sygnałów. To innowacyjne podejście nie wymagało skomplikowanego sprzętu i mogłoby być w przyszłości zastosowane na urządzeniach mobilnych – otwierając drogę do lepszych rozwiązań opieki w przyszłości.

„Nasze wyniki, które zostały już opublikowane, mają bardzo duży potencjał naukowy. Oczywiście, jest jeszcze długa i trudna droga do przebycia, zanim będzie mogło być stosowane w codziennej praktyce klinicznej” – mówi Maskeliūnas.

Maskeliūnas zidentyfikował następne kroki w swoich badaniach: rozszerzenie liczby pacjentów w celu uzyskania dalszych dowodów, porównanie tego algorytmu z innymi metodami wczesnego wykrywania choroby Parkinsona oraz potwierdzenie jego skuteczności w różnych kontekstach, takich jak gabinety lekarskie lub środowiska domowe.