Głos człowieka to nie tylko narzędzie komunikacji - to także bogate źródło informacji o stanie zdrowia. W ostatnich latach badacze zaczęli wykorzystywać sztuczną inteligencję (AI) do analizy cech akustycznych mowy w celu wykrywania chorób układu sercowo-naczyniowego. Powstaje w ten sposób nowa klasa biomarkerów cyfrowych: tzw. biomarkery głosowe.

Z tego artykułu dowiesz się:

Głos jako biomarker zdrowia: Odkryj, jak cechy akustyczne mowy mogą dostarczyć cennych informacji o stanie układu sercowo-naczyniowego.
Rewolucyjna technologia: Dowiedz się, w jaki sposób sztuczna inteligencja analizuje głos, aby wykrywać choroby serca, wykorzystywane nawet na smartfonach.
Wczesna diagnoza: Czy zmiany w brzmieniu głosu mogą przewidywać poważne problemy zdrowotne? Badania wskazują na związek z niewydolnością serca i chorobą wieńcową.
Wyzwania i przyszłość: Poznaj trudności związane z wdrożeniem biomarkerów głosowych w praktyce medycznej oraz ich potencjał w zdalnym monitorowaniu pacjentów.
Polska w czołówce badań: Sprawdź, jak krajowe zespoły naukowe przyczyniają się do rozwoju tej innowacyjnej metody diagnostycznej.

Biomarker głosowy to zestaw mierzalnych cech akustycznych, takich jak wysokość tonu, drżenie głosu, tempo mowy, liczba pauz czy barwa dźwięku, które mogą odzwierciedlać procesy fizjologiczne i patologiczne zachodzące w organizmie. Dzięki algorytmom uczenia maszynowego możliwe jest wykrywanie subtelnych zmian niewychwytywalnych dla ludzkiego ucha.

Badania wskazują, że głos może odzwierciedlać zmiany hemodynamiczne i oddechowe, stres neurohormonalny oraz obrzęk tkanek - wszystkie te zjawiska towarzyszą chorobom serca. Najsilniejsze dowody dotyczą niewydolności serca. Zmiany głosu mogą wynikać m.in. z gromadzenia płynów w fałdach głosowych i zaburzeń mechaniki oddychania.

Równie obiecujące wyniki uzyskano w chorobie wieńcowej, gdzie specyficzne wzorce głosu mogą korelować z procesem zapalnym i stresem psychospołecznym. W badaniach wykazano, że cechy akustyczne mowy mogą przewidywać zdarzenia sercowo-naczyniowe niezależnie od klasycznych skal ryzyka.

Proces analizy głosu obejmuje nagranie wypowiedzi, oczyszczenie sygnału z szumów oraz ekstrakcję parametrów akustycznych (np. współczynników MFCC). Następnie algorytmy AI identyfikują wzorce powiązane z chorobą. Co istotne, technologia ta może działać z wykorzystaniem smartfonów, umożliwiając zdalne monitorowanie pacjentów.

Jak podkreśla prof. Tomasz Jadczyk, który kieruje Zakładem Nieinwazyjnej Diagnostyki Serca i Naczyń oraz Laboratorium Biomarkerów Cyfrowych w III Katedrze Kardiologii Śląskiego Uniwersytetu Medycznego w Katowicach, a także Programem Medycyny Kosmicznej na AGH.

biomarkery głosowe mają potencjał, aby stać się nieinwazyjnym, skalowalnym i ekonomicznie opłacalnym narzędziem diagnostycznym, choć wymagają standaryzacji i walidacji w dużych badaniach wieloośrodkowych. Równolegle rozwijane są inicjatywy europejskie, takie jak sieć eVoiceNet, mające na celu standaryzację metod i integrację technologii głosowych w medycynie.

Największe wyzwania obejmują ochronę prywatności danych biometrycznych, interpretowalność algorytmów oraz wpływ czynników takich jak język, emocje czy choroby współistniejące. Mimo to analiza głosu może w przyszłości umożliwić wczesne wykrywanie zaostrzeń niewydolności serca, zdalne monitorowanie pacjentów oraz bardziej spersonalizowaną opiekę.

W Polsce badania nad biomarkerami głosowymi rozwijają się wyjątkowo dynamicznie. Współpracujące konsorcjum obejmuje m.in. Śląski Uniwersytet Medyczny w Katowicach (kardiologia: prof. Tomasz Jadczyk, prof. Wojciech Wojakowski, Sławomir Pawłowski, Paweł Kurzelowski, Monika Kalicka; diabetologia i nefrologia: prof. Agata Stanek; pulmonologia: prof. Szymon Skoczyński, dr Gabriela Bylica-Klara; laryngologia: prof. Maciej Misiołek, dr Maciej Zieliński), Akademię Górniczo-Hutniczą w Krakowie (dr Daria Hemmerling, Justyna Krzywdziak, Miłosz Dudek) oraz Uniwersytet Medyczny im. Karola Marcinkowskiego w Poznaniu (kardiologia: prof. Ewa Straburzyńska-Migaj, Magdalena Dudek). W ramach Sekcji Sztucznej Inteligencji i Rozwiązań Cyfrowych Polskiego Towarzystwa Kardiologicznego powstał zespół tematyczny „Biomarkery cyfrowe”, koordynowany przez prof. Tomasza Jadczyka, który pełni również funkcję przedstawiciela Polski w europejskim konsorcjum eVoiceNet.

Być może w niedalekiej przyszłości lekarz będzie mógł ocenić stan serca pacjenta… słuchając jego głosu.

Źródło: Śląski Uniwersytet Medyczny