В России команда выпускников Цифровой кафедры Сеченовского университета разработала прототип IT‑приложения на базе ИИ для оценки риска сердечно‑сосудистых и метаболических заболеваний по голосовым биомаркерам. Пользователю достаточно записать короткий аудиофайл со смартфона — результат формируется за несколько секунд. Проект получил грант Фонда содействия инновациям и вышел в финал конкурса «Окно открытых инноваций». Приложение подсказывает, как записать звук, автоматически анализирует голос и выдаёт заключение. По словам автора проекта, к.б.н. Дениса Кузнецова, речь задействует дыхательную систему, мышцы гортани, артикуляционный аппарат и нервную регуляцию; при воспалении, нарушениях обмена веществ или повышенной нагрузке на сердце параметры голоса меняются — это почти не слышно, но фиксируется цифровой обработкой и методами машинного обучения.
«Мы создали прототип платформы, которая анализирует голосовые паттерны, чтобы выявлять предрасположенность к развитию кардиометаболических заболеваний - артериальной гипертензии, ишемической болезни сердца, сахарного диабета 2-го типа и других, – рассказал разработчик. – В перспективе эту технологию можно будет применять для предварительной оценки рисков при диспансеризации, дистанционного мониторинга состояния пациентов, а также для прогнозирования нагрузки на систему здравоохранения. В отличие от зарубежных аналогов, которые пока находятся на этапе регистрации, наше решение адаптировано к особенностям русскоязычной речи, а также дополнено уникальными функциями, которые в дальнейшем могут быть полезны для эпидемиологических исследований».
Алгоритмы приложения обучают на мультицентровых клинических данных пациентов, а также на аудиозаписях здоровых добровольцев, собранных в ходе годового эксперимента SIRIUS2023. Совокупный объем базы превышает 4000 уникальных аудиофайлов. Чувствительность и специфичность для большинства моделей уже сегодня превышает 81% и 90%. В дальнейших планах команды - разработка модели машинного обучения для прогнозирования состояния пациентов, проведение мультицентрового сбора данных с расширенными когортами пациентов, регистрационные мероприятия и проведение пилотных исследований в клиниках.
Разработка платформы для оценки кардиометаболических рисков по голосу — перспективное направление на стыке медицины и цифровых технологий, отмечает научный руководитель проекта, директор Института персонализированной кардиологии Сеченовского университета Филипп Копылов. Физиологическая связь между голосовыми параметрами и состоянием сердечно‑сосудистой системы имеет научное обоснование, а неинвазивный характер метода делает его привлекательным для массового скрининга и дистанционного мониторинга.
Вместе с тем заявленные высокие показатели точности требуют независимой валидации в реальных клинических условиях. Не менее важны вопросы регуляторного статуса и этики, в том числе обеспечение защиты персональных голосовых данных.
«На данном этапе платформа должна рассматриваться исключительно как инструмент предварительной оценки риска, а не как диагностическая система. Ее практическая ценность будет определена только после интеграции в действующие клинические протоколы под контролем медицинских специалистов», - заключил эксперт.
Фото из открытых интернет-источников
