Ruski naučnici razvili tehnologiju koja analizom glasa otkriva poremećaje mozga

Sistem koji na osnovu audio-snimka ljudskog govora može da otkrije moguće poremećaje rada mozga razvili su istraživači Baltičkog federalnog univerziteta "Imanuel Kant". Prema rečima autora, ova tehnologija mogla bi da pomogne lekarima u primarnoj dijagnostici pacijenata sa kognitivnim poremećajima, pišu RIA Novosti.

Kognitivni poremećaji mogu ukazivati na ozbiljnija oboljenja

Kognitivni poremećaji predstavljaju smanjenje pamćenja, mentalnih sposobnosti i drugih kognitivnih funkcija u odnosu na uobičajene sposobnosti određene osobe. U početnoj fazi mogu da se prikriju kao običan umor ili promene povezane sa starenjem, ali mogu biti i prvi simptomi demencije i drugih ozbiljnih oboljenja mozga i nervnog sistema.

Rano otkrivanje kognitivnih poremećaja važan je i složen zadatak savremene medicine. Postojeće dijagnostičke metode imaju ograničenu dostupnost i zahtevaju značajna vremenska i finansijska sredstva. Istovremeno, promene u karakteristikama govora, uključujući intonaciju, brzinu i strukturu izražavanja, mogu se pojaviti već u ranim fazama opadanja kognitivnih funkcija.

Kako neuromreža analizira govor i prepoznaje promene

Istraživači su osposobili sistem veštačke inteligencije da na osnovu analize snimka glasa otkriva znake kognitivnih poremećaja kod pacijenata. Prilikom razvoja modela nisu koristili posebne testove za procenu kognitivnih poremećaja koje lekari primenjuju, već su se usmerili na analizu određenih karakteristika ljudskog govora.

Veštačka inteligencija prepoznaje karakteristike glasa koje čovek ne uočava

Razvijeni multimodalni model zasnovan na neuronskoj mreži prepoznaje semantičke (značenjske) i zvučne karakteristike govora, pojasnio je naučnik.

"Mi, ljudi, možemo da primetimo neka odstupanja u glasu osobe i intuitivno pretpostavimo da ona ima neko oboljenje. Ali neuromreža može da otkrije i proceni ta odstupanja pomoću statističkih metoda. Ona obrađuje podatke, poredi ih sa podacima dijagnostikovanih pacijenata i zdravih ljudi, otkriva statistički značajne znake kognitivnih poremećaja i procenjuje verovatnoću bolesti ili povrede na skali od nula do 100 odsto", objasnio je on.

Standardno testiranje na prisustvo kognitivnih poremećaja podrazumeva da se pacijentu pokaže slika koju treba da opiše rečima. Lekar zatim na osnovu sadržaja govora procenjuje da li postoje poremećaji.

"Naš model radi isto, ali dodatno procenjuje 88 različitih zvučnih karakteristika govora: kako čovek izgovara reči, broj pauza, koliko mu glas drhti, promene u jačini glasa i drugo. Za obuku neuromreže koristili smo snimke govora ljudi sa kognitivnim poremećajima i snimke kontrolne grupe zdravih ljudi", naveo je Osadčij.

Postavljanje konkretnih dijagnoza nije zadatak nove metode, ali bi lekari mogli da je koriste za preliminarni skrining kao deo sistema za podršku donošenju medicinskih odluka.

"U bliskoj budućnosti želeli bismo da razvoj dovedemo do gotovog proizvoda koji može da bude primenjen u medicinskoj dijagnostičkoj praksi. Za to je potrebno prikupiti veliki broj audio-snimaka pacijenata, što je moguće samo u direktnoj saradnji sa klinikama. Trenutno započinjemo takvu saradnju", zaključio je istraživač.

Rezultati istraživanja predstavljeni su na XV Međunarodnoj multikonferenciji "Bioinformatika regulacije i strukture genoma/sistemska biologija" u Novosibirsku.