Измеряя тонкие изменения в качестве голоса, ИИ может помочь врачам обнаружить опасные поражения вокала до ухудшения симптомов.
Изучать: Голос как биомаркер: исследовательский анализ для доброкачественных и злокачественных поражений вокалаПолем Изображение предоставлено: 3dmedisphere / shutterstock
Исследовательское исследование показывает, что тонкие изменения в моделях голоса, особенно изменчивость в соотношении гармоники к шуму, могут служить ранними предупреждающими признаками вокальных поражений, прокладывая путь для будущих инструментов скрининга с AI.
Новое исследование, проведенное в Орегонском университете здравоохранения и Университета здравоохранения и Университетом Портленда, определило различные вокальные особенности, которые могут служить потенциальными биомаркерами для раннего выявления доброкачественных и злокачественных поражений вокала. Исследование опубликовано в журнале Границы в цифровом здоровьеПолем
Фон
Изменения в голосовом поле, громкости и качестве характеризуют вокальные расстройства. Различные факторы могут потенциально вызвать эти расстройства, включая патологию вокала, неврологические условия или функциональные модели использования голоса.
Как доброкачественные, так и злокачественные поражения вокала (рак гортани) связаны с голосовыми расстройствами. Хотя доброкачественные поражения существенно влияют на качество голоса и вызывают заболеваемость, злокачественные поражения часто опасны для жизни, если их не лечить.
Дисфония (состояние, характеризуемое аномальным голосом) является одним из первых симптомов поражений вокальных складок, который требует диагностического процесса, включая визуализацию гортани и оценку морфологии поражения с помощью видео эндоскопии. Гортань является анатомической структурой на шее, где расположены вокальные складки.
Недавние достижения в области технологий искусственного интеллекта (ИИ) способствовали анализу голоса человека для раннего выявления различных состояний здоровья, включая патологию гортани, неврологические и психологические расстройства, рак головы и шеи и диабет.
Использование голоса в качестве цифрового биомаркера обеспечивает многообещающую платформу для неинвазивного обнаружения и скрининга этих потенциально опасных для жизни условий. Проект «Голос к ИИ», как часть консорциума Национального института здравоохранения (NIH) к консорциуму искусственного интеллекта (Bridge2AI), направлен на то, чтобы проанализировать голос как биомаркер здоровья для использования в клинической помощи.
В текущем исследовании исследователи проанализировали набор данных Bridge2ai-Voice, чтобы определить конкретные акустические особенности, которые эффективно отличают рак гортани и доброкачественные поражения вокала от других вокальных патологий и здоровой голосовой функции. Акустические особенности относятся к измеримым голосовым свойствам, включая высоту, громкость и качество.
Изучение
Набор данных, проанализированный в исследовании, включает в себя 12 523 записей 306 участников, собранных на пять участков в Северной Америке. Акустический анализ был сосредоточен на записях радужного прохода (180 записей от 176 участников) с функциями, предварительно экспрессированными с использованием программного обеспечения OpenSmile. Основной целью исследования стала выявление акустических особенностей, которые могут отличить голоса участников с поражениями вокала от тех, у кого нет вокальных расстройств, а также отличить голоса участников с поражениями от тех, у кого другие вокальные расстройства.
Участники были классифицированы на две группы на основе диагноза типа поражения и диагноза вокального расстройства. Первая группа включала участников с раком гортани, доброкачественными поражениями или отсутствием голосового расстройства, а вторая группа включала участников с раком гортани или доброкачественными поражениями без других голосовых расстройств, а также с другими вокальными расстройствами (спазматическая дисфония или паралич вокала). Трансгендерные участники были исключены из стратифицированных половых анализов, потому что предварительная помощь, изменяющая голос, не может быть проверена.
Четыре акустические особенности плюс изменчивость (стандартное отклонение) HNR, фундаментальная частота, дрожание, мерцание и гармоническое соотношение (HNR) были извлечены из голосовых записей участников для сравнительного анализа. Фундаментальная частота относится к частоте, с которой вибрируют голосовые связки; Джиттер – это мера фундаментальных колебаний частот; Шиммер является мерой колебаний в амплитуде звуковых волн; и HNR является соотношением периодического к апериодическому компоненту в речевом сигнале.
Ключевые выводы
Анализ акустических признаков показал, что участники с доброкачественными поражениями имеют значительно различное среднее значение HNR и фундаментальной частоты по сравнению с участниками без какого -либо голосового расстройства, и значительно различают изменчивость HNR (SD) по сравнению с раком гортани. Изменчивость HNR (SD) существенно не различалась между доброкачественными поражениями и отсутствием голосового расстройства. Средняя HNR и фундаментальная частота не отличались значительно между доброкачественными поражениями и раком гортани.
Никаких существенных различий не было обнаружено для джиттера или мерцания в любом сравнении, и никаких акустических признаков значительно выделяют группы поражения от других вокальных расстройств во второй группе анализа.
Значение изучения
В исследовании были измерены как среднее, так и стандартное отклонение соотношения гармоники к шуму, поскольку исследователи полагали, что эта изменчивость поможет измерить согласованность в голосовом производстве. Наблюдаемые различия в стандартном отклонении между доброкачественными и злокачественными группами поражения предполагают, что эта особенность может служить полезным маркером для мониторинга прогрессирования поражения и обнаружения рака гортани на ранней стадии.
Тем не менее, исследование не могло обнаружить значительные различия в соотношении гармоники к шуму и его изменчивости между участниками с доброкачественными или злокачественными поражениями, а также с другими вокальными расстройствами. Это указывает на то, что отличительные поражения от других вокальных патологий могут быть более сложными.
Примечательно, что исследование не могло обнаружить значительные различия в соотношении гармоники к шуму и его изменчивости среди женщин-участников. Это подчеркивает необходимость анализа дополнительных акустических функций, чтобы рассматривать голос как многообещающий ранний индикатор поражений вокала.
Авторы подчеркивают, что это предварительные результаты и не являются проверенным скринингом. Они призывают к более крупным, более разнообразным когортам и дополнительным акустическим особенностям, которые должны быть оценены, особенно у женщин, перед интеграцией в клинические инструменты.
В целом, результаты исследования подчеркивают будущий потенциал проверенных инструментов скрининга на основе AI для выявления людей с тонкими изменениями голоса, которые иначе не могут обращаться за помощью, особенно в условиях первичной медицинской помощи или телездравоохранения. Такие инструменты могут побудить более ранние направления на голосовые специалисты, помочь расставить приоритеты срочных случаев и уменьшить диагностические задержки.
1755217845
#Голосовой #тест #может #помочь #обнаружить #опасные #поражения #горла #до #появления #симптомов
2025-08-15 00:09:00
Ещё по этой теме
