Пользователь записывает короткий аудиофайл смартфоном для тестирования, а приложение формирует результат за несколько секунд.
Разработка получила грант Фонда содействия инновациям и вошла в финал конкурса «Окно открытых инноваций». Представители Сеченовского университета сообщили об этом CNews.
Как это работает
Цифровое решение автоматически выдает инструкцию по записи аудиофайла, анализирует голосовой сигнал и выдает результат.
Денис Кузнецов, автор проекта, выпускник Цифровой кафедры Сеченовского университета, объяснил, что речь задействует дыхательную систему, мышцы гортани, артикуляционный аппарат и нервную регуляцию. Изменения организма — воспаления, нарушения обмена веществ, нагрузка на сердце — меняют параметры голоса. На слух их не различить, но цифровая обработка аудио и машинное обучение их выявляют.
Болезни и риски
Команда создала прототип платформы, которая анализирует голосовые паттерны для выявления предрасположенности к кардиометаболическим заболеваниям — гипертензии, ишемической болезни сердца, диабету второго типа и другим.
В перспективе технология послужит для оценки рисков при диспансеризации, мониторинга пациентов, прогнозирования нагрузки на здравоохранение. В отличие от зарубежных аналогов на этапе регистрации, решение адаптируют к русскоязычной речи и дополняют функциями для эпидемиологических исследований.
Чувствительная модель
Алгоритмы обучают на клинических данных пациентов и аудиозаписях здоровых добровольцев из эксперимента SIRIUS2023. База превышает четыре тыс. уникальных файлов. Чувствительность и специфичность моделей достигают 81% и 90%. Команда планирует модель для прогнозирования состояния пациентов, мультицентровый сбор данных, регистрацию и пилотные исследования в клиниках.
Перспектива
Филипп Копылов, научный руководитель, директор Института персонализированной кардиологии Сеченовского университета, считает разработку перспективной на стыке медицины и цифры. Физиологическая связь голоса и сердца научно обоснована, неинвазивность позволяет массовый скрининг и мониторинг. Высокая точность требует независимой валидации в клиниках. Важны регуляторный статус и этика, включая защиту голосовых данных.
Платформу рассматривают как инструмент предварительной оценки риска, а не диагностику. Ее ценность определится после интеграции в клинические протоколы под контролем врачей.
Ранее altapress.ru писал, как ИИ помогает выращивать урожай, экономить миллионы и определять сорт яблони по листу.
