Nove publikacije
Umetna inteligenca lahko z analizo subtilnih sprememb glasu zazna Parkinsonovo bolezen
Zadnji pregled: 02.07.2025
Vsa vsebina iLive je pregledana ali preverjena, da se zagotovi čim večja dejanska natančnost.
Imamo stroge smernice za pridobivanje virov in samo povezave do uglednih medijskih strani, akademskih raziskovalnih institucij in, kadar je to mogoče, medicinsko pregledanih študij. Upoštevajte, da so številke v oklepajih ([1], [2] itd.) Povezave, ki jih je mogoče klikniti na te študije.
Če menite, da je katera koli naša vsebina netočna, zastarela ali drugače vprašljiva, jo izberite in pritisnite Ctrl + Enter.
Raziskovalci v Iraku in Avstraliji poročajo, da algoritmi, ki lahko zaznajo subtilne spremembe v glasu osebe, postajajo potencialno novo orodje za diagnosticiranje Parkinsonove bolezni.
Ključne točke študije:
Govor je eden prvih kazalnikov Parkinsonove bolezni (PB), ki velja za najhitreje rastočo nevrološko motnjo na svetu in prizadene več kot 8,5 milijona ljudi. Vendar so tradicionalne diagnostične metode pogosto zapletene in počasne, kar odlaša z zgodnjim odkrivanjem bolezni.
Raziskovalci s Srednje tehnične univerze (MTU) v Bagdadu in Univerze v Južni Avstraliji (UniSA) so nedavno objavili poročilo o napredku umetne inteligence (UI) za diagnosticiranje Parkinsonove bolezni.
Zgodnje spremembe glasu kot pokazatelj Parkinsonove bolezni
Izredni profesor Ali Al-Naji, medicinski inženir na MTU in izredni profesor na UniSA, pravi, da bi lahko analiza glasu s pomočjo umetne inteligence spremenila pristop k zgodnji diagnozi in oddaljenemu spremljanju nevrodegenerativne motnje.
- Simptomi: Parkinsonova bolezen povzroča spremembe v glasu, vključno z variacijami v višini tona, artikulaciji in ritmu, zaradi zmanjšanega nadzora nad vokalnimi mišicami.
- Metode analize: Algoritmi umetne inteligence analizirajo te akustične značilnosti, kar omogoča prepoznavanje glasovnih vzorcev, povezanih z boleznijo, že dolgo preden se pojavijo vidni simptomi.
Kako deluje umetna inteligenca?
- Uporabljene tehnologije: Strojno učenje in globoko učenje. Algoritmi se usposabljajo na velikih naborih podatkov, ki vsebujejo glasovne posnetke bolnikov s Parkinsonovo boleznijo in zdravih ljudi.
- Analiza glasovnih parametrov: Izločite značilnosti, kot so višina tona, popačenja govora in spremembe v izgovorjavi samoglasnikov.
- Natančnost: V eni študiji je natančnost klasifikacije glasu dosegla 99 %.
Prednosti zgodnje diagnoze
- Izboljšana kakovost življenja: Zgodnje odkrivanje omogoča pravočasno zdravljenje, kar upočasni napredovanje simptomov.
- Oddaljeno spremljanje: Sistem umetne inteligence se lahko uporablja za spremljanje pacientov na daljavo, kar zmanjša potrebo po obiskih klinike.
Potencialne omejitve in nadaljnje raziskave
Raziskovalci priznavajo, da so potrebne nadaljnje raziskave na večjih in bolj raznolikih vzorcih, da bi zagotovili robustnost algoritmov v različnih populacijah.
Ta pristop predstavlja korak naprej pri diagnosticiranju Parkinsonove bolezni, saj odpira nove možnosti za zgodnejše in priročnejše odkrivanje bolezni.