Egy mesterséges intelligenciát használó számítógépes alkalmazás pusztán a beszédhang alapján pontosan megjósolja, hogy egy adott személynél milyen mértékű az eltömődött artériák miatti szívproblémák veszélye. Az erről szóló – egyelőre még nem felülvizsgált - tanulmányt nemrégiben tette közzé egy preprint felületen a Lancet folyóirat.
A kutatók megállapították, hogy a magas hangbiomarker-pontszámú embereknél 2,6-szor nagyobb valószínűséggel alakul ki koszorúér-betegség a szívartériákban felhalmozódó plakkok miatt. Körükben az orvosi vizsgálatok háromszor nagyobb valószínűséggel mutatták ki a plakkok felhalmozódásának bizonyítékait, mint azoknál, akiknek alacsony volt a hangbiomarker-pontszámuk. Bár e technológia még nem áll készen a klinikai alkalmazásra, a jelenlegi eredmények szerint a hangelemzés hatékony szűrőeszközként működhet azok azonosításához, akiknél szükség lehet a koszorúér-betegség alakulásának követésére. A kutatók szerint ez a megközelítés különösen hasznos lehet például a távegészségügyben.
"Nem azt akarjuk mondani, hogy a hangelemző technológia felváltaná az orvosokat vagy helyettesítené az egészségügyi ellátás meglévő módszereit, de úgy gondoljuk, hogy hatalmas lehetőség van benne, hogy a meglévő stratégiák kiegészítéseként működjön. A hangminta megadása intuitív, emellett élvezetes is a betegek számára, és javíthatja a betegirányítást is" – mondta Jaskanwal Deep Singh Sara, a Mayo Klinika kardiológusa, a tanulmány vezető szerzője.
A hangjellemzők szerepet kérnek a diganosztikában
A tanulmány során alkalmazták először a beszédhang-elemzést a koszorúér-betegség kimenetelének előrejelzésére olyan pácienseknél, akiket a kezdeti szűrést követően prospektív (előretekintő) módon követtek nyomon. Korábbi tanulmányok retrospektíven (visszatekintve) vizsgálták a koszorúér-betegséghez és a szívelégtelenséghez kapcsolódó hangmarkereket. (Más kutatócsoportok számos rendellenesség, többek között a Parkinson-kór, az Alzheimer-kór és a COVID-19 esetében alkalmaztak hasonló technológiákat.)
A kísérlethez a kutatók 108 olyan beteget toboroztak, akiket koronária-angiogramra , azaz a szív artériáinak állapotát felmérő röntgenes képalkotó eljárásra utaltak be. A résztvevőket arra kérték, hogy a Vocalis Health okostelefonos alkalmazással rögzítsenek három 30 másodperces hangmintát. Az első mintához egy megadott szöveget kellett felolvasniuk. A második mintánál arra kérték őket, hogy szabadon beszéljenek egy pozitív élményükről, a harmadiknál pedig egy negatív élményükről.
A Vocalis Health algoritmusa ezután elemezte a résztvevők hangmintáit. A mesterséges intelligencia alapú rendszert betanították a hangfelvételek több mint 80 jellemzőjének – például a frekvencia, az amplitúdó, a hangmagasság és a hanglejtés – elemzésére egy Izraelben gyűjtött több mint 10 ezer hangmintából álló gyakorló készlet alapján. Korábbi tanulmányoknál a kutatók hat olyan jellemzőt azonosítottak, amelyek erősen korreláltak a koszorúér-betegséggel. Az új tanulmányhoz a kutatók ezeket a jellemzőket egyetlen pontszámban kombinálták, amelyet -1 és +1 közötti számként fejeztek ki minden egyes vizsgált személy esetében. A betegek egyharmadának magas, kétharmadának pedig alacsony pontszáma volt – írta közleményében az Amerikai Kardiológiai Kollégium.
"Mi nem halljuk az egyes jellemzőket. Ez a technológia a gépi tanulást használja arra, hogy számszerűsítsen valamit, ami nem könnyen számszerűsíthető az emberi aggyal és füllel" – mondta Jaskanwal Deep Singh Sara.
A vizsgálat résztvevőit két éven keresztül követték nyomon. A magas hangbiomarker-pontszámú résztvevők 58,3 százaléka kereste fel a kórházat mellkasi fájdalom vagy akut koronária-szindróma (a súlyos szívproblémák egy típusa, amelybe a szívroham is beletartozik) miatt. Az alacsony hangbiomarker-pontszámú résztvevőknél ez az arány 30,6 százalékos volt. A magas pontszámot elérőknél nagyobb volt a valószínűsége annak is, hogy pozitív stressztesztet végezzenek, vagy egy későbbi angiográfia során diagnosztizáljanak náluk koszorúér-betegséget.
A vegetatív idegrendszer állhat a háttérben
A tudósok arra nem találtak egyértelmű választ, hogy bizonyos hangjellemzők miért jelzik a koszorúér-betegséget, de Sara szerint ebben a vegetatív idegrendszer játszhat szerepet. Az idegrendszernek ez a része szabályozza azokat a testi funkciókat, amelyek nem állnak tudatos kontroll alatt, és ebbe beletartozik mind a hangszalag, mind a szív- és érrendszer számos aspektusa, például a szívfrekvencia és a vérnyomás. Ezért lehetséges, hogy a hang "nyomokat hagyhat" a vegetatív idegrendszer működéséről, és ezáltal rálátást adhat a szív- és érrendszeri egészségre – tette hozzá a kutatóorvos.
Mivel még nem derült ki, hogy a Mayo Klinikán kifejlesztett megközelítés általánosítható-e, vagyis alkalmazható-e más nyelveken, más országokban és egészségügyi intézményekben, további kutatásokra van szükség. Sara hozzátette: fontos lesz a biztonsági és adatvédelmi kérdések kezelése, mielőtt ezt a technológiát beépítik a telemedicinába vagy a helyi egészségügyi felmérésekbe – írta a Science Daily .