Искусственный интеллект вскоре сможет диагностировать рак голосовых связок на ранней стадии по звуку вашего голоса
Рак гортани (гортани) представляет собой серьёзную проблему для общественного здравоохранения. По оценкам, в 2021 году во всём мире было зарегистрировано около 1,1 миллиона случаев рака гортани, и около 100 000 человек умерли от него. Факторы риска включают курение, злоупотребление алкоголем и инфицирование вирусом папилломы человека. Прогноз выживаемости при раке гортани в течение пяти лет при условии лечения составляет от 35% до 78%, в зависимости от стадии опухоли и её расположения в гортани.
Раннее выявление рака — ключ к выздоровлению пациента. В настоящее время рак гортани диагностируется с помощью видеоназальной эндоскопии и биопсии — обременительных и инвазивных процедур. Обращение к специалисту, способному выполнить эти процедуры, может занять некоторое время, что приводит к задержкам в постановке диагноза.
Однако теперь исследователи, опубликованные в журнале Frontiers in Digital Health, продемонстрировали , что аномалии голосовых складок можно обнаружить по звуку голоса. Такие «поражения голосовых складок» могут быть доброкачественными, например, узелками или полипами, но также могут представлять собой ранние стадии рака гортани.
Эти подтверждающие принцип результаты открывают двери для нового применения ИИ: а именно для распознавания ранних стадий рака гортани с помощью записей голоса.
«Здесь мы показываем, что с помощью этого набора данных мы можем использовать голосовые биомаркеры, чтобы отличать голоса пациентов с поражениями голосовых связок от голосов пациентов без таких поражений», — сказал доктор Филлип Дженкинс, научный сотрудник в области клинической информатики в Университете здравоохранения и науки штата Орегон и автор-корреспондент исследования.
Голосовые сообщения
Дженкинс и его коллеги являются участниками проекта «Bridge2AI-Voice» в рамках консорциума «Мост к искусственному интеллекту» (Bridge2AI) Национального института здравоохранения США. Это общенациональная инициатива по применению ИИ для решения сложных биомедицинских задач. В рамках проекта они проанализировали вариации тона, высоты голоса, громкости и разборчивости речи в первой версии общедоступного набора данных Bridge2AI-Voice, включающего 12 523 записи голоса 306 участников из Северной Америки.
Меньшая часть пациентов была больна раком гортани, доброкачественными поражениями голосовых складок или двумя другими заболеваниями голосового аппарата : спастической дисфонией и односторонним параличом голосовых складок.
Исследователи сосредоточились на различиях в ряде акустических характеристик голоса: например, на средней основной частоте (высоте тона); дрожании (изменении высоты тона в речи); мерцании (изменении амплитуды); и соотношении гармоник к шуму — мере соотношения между гармоническими и шумовыми компонентами речи.
Исследователи обнаружили выраженные различия в соотношении гармоник к шуму и основной частоте между мужчинами без нарушений голоса, мужчинами с доброкачественными поражениями голосовых складок и мужчинами с раком гортани. У женщин они не обнаружили никаких информативных акустических особенностей, но, возможно, более обширный набор данных позволит выявить такие различия.
Авторы пришли к выводу, что изменение соотношения гармоник и шума может быть особенно полезным для мониторинга клинической эволюции поражений голосовых складок и выявления рака гортани на ранней стадии, по крайней мере у мужчин.
«Наши результаты показывают, что крупные многоинституциональные наборы данных, полученные с соблюдением этических норм, такие как Bridge2AI-Voice, вскоре могут помочь сделать наш голос практическим биомаркером риска развития рака в клинической практике», — сказал Дженкинс.
Строительство моста к ИИ
Теперь, когда доказательство принципа действия получено, следующим шагом станет использование этих алгоритмов на большем количестве данных и их тестирование в клинических условиях на основе голосов пациентов.
«Чтобы перейти от этого исследования к инструменту на основе искусственного интеллекта, распознающему поражения голосовых связок, нам необходимо обучить модели, используя ещё более обширный набор голосовых записей, размеченных специалистами. Затем нам нужно протестировать систему, чтобы убедиться, что она одинаково хорошо работает как для женщин, так и для мужчин», — сказал Дженкинс.
«Голосовые медицинские инструменты уже проходят пилотное тестирование. Основываясь на наших результатах, я предполагаю, что при наличии более крупных наборов данных и клинической проверки аналогичные инструменты для выявления поражений голосовых связок могут выйти на пилотную стадию в ближайшие пару лет», — предсказал Дженкинс.