Nové publikácie
Umelá inteligencia dokáže odhaliť Parkinsonovu chorobu analýzou jemných zmien v hlase
Posledná kontrola: 02.07.2025
Všetok obsah iLive je lekársky kontrolovaný alebo kontrolovaný, aby sa zabezpečila čo najväčšia presnosť faktov.
Máme prísne smernice týkajúce sa získavania zdrojov a len odkaz na seriózne mediálne stránky, akademické výskumné inštitúcie a vždy, keď je to možné, na lekársky partnerské štúdie. Všimnite si, že čísla v zátvorkách ([1], [2] atď.) Sú odkazmi na kliknutia na tieto štúdie.
Ak máte pocit, že niektorý z našich obsahov je nepresný, neaktuálny alebo inak sporný, vyberte ho a stlačte kláves Ctrl + Enter.
Algoritmy, ktoré dokážu odhaliť jemné zmeny v hlase človeka, sa stávajú potenciálnym novým nástrojom na diagnostikovanie Parkinsonovej choroby, informujú vedci z Iraku a Austrálie.
Kľúčové body štúdie:
Reč je jedným z prvých indikátorov Parkinsonovej choroby (PCH), ktorá sa považuje za najrýchlejšie rastúce neurologické ochorenie na svete a postihuje viac ako 8,5 milióna ľudí. Tradičné diagnostické metódy sú však často zložité a pomalé, čo odďaľuje včasné odhalenie ochorenia.
Výskumníci zo Strednej technickej univerzity (MTU) v Bagdade a Univerzity Južnej Austrálie (UniSA) nedávno publikovali správu o pokrokoch v umelej inteligencii (AI) pri diagnostikovaní Parkinsonovej choroby.
Včasné zmeny hlasu ako indikátor Parkinsonovej choroby
Docent Ali Al-Naji, medicínsky inžinier na MTU a mimoriadny profesor na UniSA, hovorí, že analýza hlasu pomocou umelej inteligencie by mohla zmeniť prístup k včasnej diagnostike a diaľkovému monitorovaniu neurodegeneratívnej poruchy.
- Príznaky: Parkinsonova choroba spôsobuje zmeny hlasu vrátane zmien výšky tónu, artikulácie a rytmu v dôsledku zníženej kontroly hlasových svalov.
- Metódy analýzy: Algoritmy umelej inteligencie analyzujú tieto akustické vlastnosti, čo umožňuje identifikovať hlasové vzory súvisiace s ochorením dlho predtým, ako sa objavia viditeľné príznaky.
Ako funguje umelá inteligencia?
- Použité technológie: Strojové učenie a hlboké učenie. Algoritmy sú trénované na rozsiahlych súboroch údajov obsahujúcich hlasové nahrávky pacientov s Parkinsonovou chorobou a zdravých ľudí.
- Analýza hlasových parametrov: Extrakcia charakteristík, ako je výška tónu, skreslenie reči a zmeny vo výslovnosti samohlások.
- Presnosť: V jednej štúdii dosiahla presnosť klasifikácie hlasu 99 %.
Výhody včasnej diagnostiky
- Zlepšená kvalita života: Včasná detekcia umožňuje včasnú liečbu, ktorá spomaľuje progresiu symptómov.
- Vzdialené monitorovanie: Systém umelej inteligencie možno použiť na monitorovanie pacientov na diaľku, čím sa znižuje potreba návštev kliniky.
Potenciálne obmedzenia a ďalší výskum
Výskumníci uznávajú, že je potrebný ďalší výskum na väčších a rozmanitejších vzorkách, aby sa zabezpečila robustnosť algoritmov v rôznych populáciách.
Tento prístup predstavuje krok vpred v diagnostike Parkinsonovej choroby a otvára nové možnosti pre skoršiu a pohodlnejšiu detekciu ochorenia.