Медицина не стоит на месте, продолжая развиваться, и сегодня врачи уже учатся ставить правильный диагноз по голосу обратившегося к ним пациента. Более детально о том, как врачи учатся ставить диагноз по голосу пациента, узнавали журналисты раздела "Новости медицины" издания "Биржевой лидер".
Человеческий голос, как отмечает интернет-портал ВВС, это просто удивительный инструмент. Люди могут использовать свой голос для того, чтобы разговаривать, петь, кричать или шептать какую-то сладкую чепуху на ухо другому. Благодаря современным технологиям, с помощью голоса можно командовать гаджетами и бытовой техникой. Банки также идут в ногу с техническим прогрессом – в некоторых финансовых учреждениях уже идентифицируют клиента по голосу.
Судя по всему, медицина не хочет отставать в данном направлении, и в настоящее время исследователи пребывают в твердой уверенности, что по голосу человека можно поставить диагноз, определив, есть ли у него та или иная болезнь. В частности, американским стартапом Canary Speech ведется разработка метода, позволяющего анализировать разговоры с помощью метода машинного обучения, который способен выявить у человека признаки некоторых когнитивных и неврологических заболеваний, в том числе деменцию и болезнь Паркинсона.
Особо стоит отметить тот факт, что импульсом, по сути, давшем старт данному проекту, стал болезненный личный опыт Генри О'Коннелла, являющегося одним из основателей фирмы. Он рассказал, что почти 30 лет дружит с одним очень хорошим человеком, которого смело можно назвать джентльменом. 6 лет назад врачи диагностировали у него болезнь Паркинсона, причем, по словам медиков, заболел он гораздо раньше, примерно лет 10 назад.
Наверное, многие знают, что своевременная диагностика, когда заболевание удается подловить на самой ранней стадии, имеет очень большое значение в плане эффективности лечения. При этом проведенное недавно исследование показало, что зачастую болезнь на ранних этапах диагностировать достаточно сложно, поскольку медикам трудно различить едва заметные симптомы. Но чем дольше болезнь развивается незамеченной, тем более серьезными впоследствии могут оказаться ее симптомы, а бороться с первопричиной будет гораздо сложнее.
О'Коннелл отметил, что его друг, до того, как медики поставили ему правильный диагноз, жаловался на боли, возникающие в мышцах. Помимо этого, он также жаловался и на боли, которые, по его собственному мнению, были связаны с нервной системой. Человек проходил лечение в нескольких клиниках, причем симптоматика была напрямую связана с болезнью Паркинсона. Тем не менее, поначалу медики ставили неверный диагноз, и в итоге болезнь стала развиваться намного быстрее. Если бы ее выявили на самой ранней стадии и начали вовремя бороться, то все пошло бы по-другому.
Для постановки диагноза используются виды слов, фразировка и общее качество речи.
После наблюдений за пациентами, страдающими от таких заболеваний, как болезнь Паркинсона, деменция и болезнь Альцгеймера, специалистами Canary Speech был разработан специальный алгоритм, с помощью которого можно выделить несколько явных признаков болезни, как до постановки диагноза, так и после этого.
Такими признаками стали виды используемых людьми слов, фразировка и общее качество речи. В частности, одним из симптомов, указывающих на присутствие болезни, стало смягчение голоса. Данное изменение упустить из вида очень легко и окружающие могут попросту этого не заметить. Разработанная стартапом технология позволяет фиксировать такое изменение.
Основной задачей исследователей стало стремление обнаружить заболевания на самой ранней стадии, то есть быстрее, чем это делает современная медицина. В ходе предварительных исследований они использовали специальную компьютерную программу, способную анализировать разговор пациента с врачом. При этом технология машинного обучения будет постоянно совершенствоваться путем "тренировки" составляющих ее основу алгоритмов и получения доступа к постоянно увеличивающейся базе данных.
Соответственно, чем больше на рынке появиться гаджетов, которыми можно управлять с помощью голоса, чем больше будет появляться оцифрованных записей разговором, тем больше возникнет возможностей для анализа имеющихся данных. Например, исследователи сейчас активно изучают беседы консультантов по избавлению от алкогольной и наркотической зависимости со своими пациентами, стремясь определить степень сопереживания терапевтов к обратившимся к ним людям.
По словам Тони Янга, являющегося ведущим специалистом по клиническим инновациям в британской системе здравоохранения, сегодня искусственный интеллект и машинное обучение играют очень важную роль в сфере охраны здоровья. Конечно же, машинное обучение пока не может заменить врачей и вряд ли это произойдет в будущем, однако оно поможет специалистам делать то, чего раньше не мог сделать никто. Не стоит забывать, что данную технологию вполне можно применить и для обучения, в том числе, и для отработки в ходе тренингов различных сценариев. Более того, медицина – далеко не единственная сфера, где сегодня занимаются анализом человеческого голоса. Это делается также и в сфере коммерции. Поэтому можно смело предположить – впереди нас здесь ждут новые, сенсационные открытия.
