MI balss analīze varētu atklāt rīkles vēzi agrīni

AI balss analīze: ceļš uz agrīnu rīkles vēža atklāšanu

Pasaules medicīnas aprindās aizvien lielāku uzmanību izpelnās jauns pētījums, kas liecina, ka mākslīgais intelekts (MI) varētu radikāli mainīt veidu, kā agrīni diagnosticējam rīkles vēzi. Zinātnieki atklājuši, ka, analizējot pat īsus balss ierakstus, MI spēj identificēt patoloģiskas izmaiņas balss saitēs – sākot no nekaitīgiem mezgliņiem līdz pat agrīniem laringālā vēža simptomiem.

Cerība uz vienkāršāku un ātrāku diagnostiku

Šis atklājums, kas publicēts žurnālā "Frontiers in Digital Health", piedāvā cerīgu alternatīvu esošajām, bieži vien invazīvajām un neērtajām diagnostikas metodēm, piemēram, nazālajām endoskopijām un biopsijām. "Izmantojot šo datu kopu, mēs varam izmantot balss biomarkierus, lai atšķirtu pacientus ar balss saišu bojājumiem no tiem, kuriem to nav," skaidroja pētījuma galvenais autors Filips Dženkinss no Oregonas Veselības un Zinātnes Universitātes.

Kāpēc agrīna rīkles vēža atklāšana ir tik svarīga?

Balsenes jeb laringālā vēzis ir nopietna problēma, kas skar vairāk nekā miljonu cilvēku visā pasaulē un ik gadu prasa aptuveni 100 000 dzīvību, ieņemot 20. vietu starp izplatītākajām vēža formām. Galvenie riska faktori ir smēķēšana, pārmērīga alkohola lietošana un noteiktas cilvēka papilomas vīrusa (HPV) celmu infekcijas. Pēc Cancer Research UK datiem, izdzīvošanas rādītāji svārstās no 35% līdz 90%, kas tieši atkarīgs no slimības atklāšanas stadijas.

Viens no biežākajiem brīdinājuma signāliem ir ilgstoša (vairāk nekā trīs nedēļas) aizsmakums vai izmaiņas balsī. Citi simptomi ietver pastāvīgu kakla sāpi vai klepu, apgrūtinātu vai sāpīgu rīšanu, kunkuļa sajūtu kaklā vai dzirdes kanālā, kā arī ausu sāpes. Agrīna diagnostika būtiski uzlabo izārstēšanās iespējas un ārstēšanas rezultātus.

MI spējas: niansēta balss analīze

Pētnieki analizēja aptuveni 12 500 balss ierakstus no 306 cilvēkiem Ziemeļamerikā, meklējot smalkus akustiskos modeļus, piemēram, izmaiņas tembrā, skaļumā un harmoniskajā skaidrībā. Viņi identificēja skaidras atšķirības vīriešu harmoniskā-trokšņa attiecībā un tembrā starp veseliem cilvēkiem, tiem ar labdabīgiem bojājumiem un vēzi slimojošajiem. Lai gan sievietēm nozīmīgi modeļi netika atrasti, pētnieki pieļauj, ka tas saistīts ar mazāko datu kopu.

Dženkinss uzsver, ka šie rezultāti liecina, ka "lielas datu kopas drīzumā varētu palīdzēt padarīt mūsu balsi par praktisku vēža riska biomarkeri klīniskajā aprūpē".

Nākamie soļi ceļā uz plašu pielietojumu

Nākamais solis ir MI modeļu apmācība uz plašākām, profesionāli marķētām datu kopām un to testēšana klīniskos apstākļos. Lai nodrošinātu sistēmas efektivitāti gan vīriešiem, gan sievietēm, būs nepieciešami papildu testi.

"Ar balsi balstīti veselības rīki jau tiek pilotēti," piebilst Dženkinss. "Balstoties uz mūsu atklājumiem, es prognozēju, ka ar lielākām datu kopām un klīnisko validāciju līdzīgi rīki balss saišu bojājumu atklāšanai varētu nonākt pilottestēšanas stadijā tuvāko pāris gadu laikā." Šis solis varētu transformēt rīkles vēža diagnostiku, padarot to ātrāku, lētāku un pieejamāku plašākai sabiedrībai.