Potwierdziły one, że opracowany przez zespół inżynierów i neurologów z Uniwersytetu RMIT w Melbourne (Australia) test może dawać bardzo dokładne wyniki, opierając się jedynie na analizie nagrań ludzkiego głosu.

Miliony osób na całym świecie cierpią na chorobę Parkinsona - postępującą, zwyrodnieniową chorobę mózgu, która, szczególnie w początkowym okresie, może być trudna do zdiagnozowania z uwagi na szerokie spektrum objawów i ich duże zróżnicowanie pomiędzy pacjentami.

Obecnie chorobę diagnozuje się na podstawie wywiadu i badania neurologicznego, które łącznie trwają nawet do 90 minut.

Tymczasem nowa, oparta na sztucznej inteligencji aplikacja na smartfona, rejestrując głos danej osoby, potrafi w ciągu zaledwie 10 sekund stwierdzić, czy może mieć ona chorobę Parkinsona i czy powinna zostać skierowana na dalsze testy neurologiczne.

„To łatwy w użyciu test; idealne narzędzie do wykorzystania w krajowych programach badań przesiewowych” - uważa główny twórca rozwiązania prof. Dinesh Kumar.

Wraz z zespołem profesor opracował również drugi, podobny test przeznaczony dla osób z COVID-19, który ujawnia, czy potrzebują oni pomocy klinicznej, w tym hospitalizacji.

„Wczesne wykrywanie, diagnozowanie i leczenie obu tych chorób może pomóc lepiej nimi zarządzać, dlatego wszelkie szybsze i łatwiej dostępne badania przesiewowe mają kluczowe znaczenie” – zaznacza Kumar.

„Nasze testy są bezkontaktowe, łatwe w użyciu i tanie. Będzie je można wykonywać rutynowo w dowolnym miejscu na całym świecie - dodaje. - Wykorzystywane w ramach krajowych programów przesiewowych umożliwią dotarcie do osób, które inaczej nie szukałyby diagnozy i leczenia”.

Jak działa opisywana technologia? Prof. Kumar wyjaśnia, że głos osób z chorobą Parkinsona lekko się zmienia z powodu połączenia trzech objawów: sztywności, drżenia i bradykinezji (spowolnienia ruchowego). Doświadczeni klinicyści są w stanie usłyszeć charakterystyczne tony w głosie diagnozowanych pacjentów, jednak jest to bardzo trudne ze względu duże, naturalnie występujące różnice w głosach między ludźmi.

Z tego samego powodu wcześniejsze próby opracowania komputerowej oceny głosu w celu wykrycia choroby Parkinsona także były mało skuteczne.

„W ramach naszych badań wykorzystaliśmy nagrania głosowe osób z chorobą Parkinsona i osób z grupy kontrolnej, czyli zdrowych. Uczestnicy mieli wymawiać trzy dźwięki: A, O i M, co brzmiało nieco jak hinduska pieśń medytacyjna – opowiada prof. Kumar. - Połączenie tych właśnie dźwięków pozwoliło na dokładniejsze wykrywanie choroby”.

Tak samo sytuacja wygląda w przypadku pacjentów z COVID-19, u których doszło do zmian z obrębie płuc.

„Tutaj także, ze względu na duże różnice w głosach ludzi, trzeba było wykorzystać opracowane przez nas wcześniej połączenie trzech dźwięków. Tylko ono umożliwiło rozpoznanie choroby płuc we wczesnym stadium” - podkreśla autor omawianego badania.

Przed użyciem system sztucznej inteligencji wykorzystywany w teście diagnostycznym był „szkolony” pod kątem identyfikacji choroby.

Po przeprowadzeniu testu oprogramowanie porównuje wyniki danego pacjenta z istniejącymi próbkami głosów osób z chorobą Parkinsona oraz osób, które tej choroby nie mają. Na tej podstawie wydaje werdykt.

Zdaniem autorów ich technologia jest szybsza i lepsza niż jakiekolwiek wcześniejsze rozwiązanie oparte na sztucznej inteligencji.

„Nasza aplikacja do badań przesiewowych może z wielką precyzją określać, jak głos osoby z chorobą Parkinsona lub z wysokim ryzykiem hospitalizacji z powodu COVID-19 różni się od głosu osób zdrowych” – mówi współautor rozwiązania dr Quoc Cuong Ngo.

Teraz ten sam zespół planuje przetestować skuteczność swojej metody w wykrywaniu innych chorób, m.in. schorzeń neurologicznych i zaburzeń snu.

Z wynikami omawianych badań można zapoznać się tutaj: http://dx.doi.org/10.1109/JTEHM.2022.3208057 http://dx.doi.org/10.1109/ACCESS.2022.3203973 http://dx.doi.org/10.1016/j.compbiomed.2021.105021 (PAP)

Katarzyna Czechowicz

kap/ agt/