RAK GRKLJANA: umjetna inteligencija uskoro bi ga mogla otkriti samo slušanjem vašeg glasa
Brza provjera glasa jednog bi dana mogla postati rutinska poput mjerenja temperature, pomažući liječnicima u otkrivanju raka glasnica
Svačiji glas je jedinstven. Zbog naših individualnih anatomskih varijacija, prepoznatljiv je poput otiska prsta. Iako nam te razlike pomažu da razlikujemo jedni druge, naš glas također može sadržavati tragove za otkrivanje raka grkljana (raka glasnica).
U nedavnoj studiji, objavljenoj u Frontiers in Digital Health, istraživački tim s Odjela za kliničku epidemiologiju Sveučilišta za zdravlje i znanost Oregon pokazao je da je moguće otkriti abnormalnosti u glasnicama jednostavnom analizom zvuka nečijeg glasa.
Iako nisu sve nepravilnosti opasne, mogu se pojaviti u ranim fazama raka grkljana. Njihovo označavanje neinvazivnim testom glasa umjetnom inteligencijom moglo bi dramatično poboljšati ishode liječenja i stope preživljavanja.
Rak glasnica
Grkljan je složeni organ koji je građen od hrskavice, ligamenata, mišića i membrana. U njegovoj srži su glasnice koje vibriraju stvarajući jedinstveni glas kod svake osobe.
Iako relativno rijedak, rak grkljana zahvatio je 200.000 ljudi diljem svijeta u 2021. godini. Petogodišnja stopa preživljavanja uvelike varira (35 posto do 75 posto) u ovisnosti o tome koliko rano se otkrije, lokaciji raka i koliko brzo započinje liječenje.
Pušenje, prekomjerna konzumacija alkohola i infekcija humanim papiloma virusom (HPV) među vodećim su čimbenicima rizika.
Rano otkrivanje je ključno, međutim, trenutačno dostupne metode često su invazivne ili zahtijevaju specijaliziranu opremu i stručnost. Zato istraživači istražuju nove, pristupačnije načine ranog otkrivanja bolesti.
„Slušanje“ raka
U svojoj nedavnoj studiji, tim je analizirao 12.523 glasovne snimke od 306 ljudi diljem Sjeverne Amerike. Snimke su potjecale iz javnog skupa podataka Bridge2AI-Voice, koji uključuje uzorke zdravih osoba, kao i osoba s rakom grkljana, benignim lezijama glasnica ili drugim problemima s glasom.
Usredotočili su se na suptilne akustične markere, poput visine tona (srednja osnovna frekvencija), podrhtavanja (varijacija visine tona), svjetlucanja (varijacija amplitude) i omjera harmonije i šuma, koji uspoređuje čiste tonove u glasu s pozadinskom bukom.
Rezultati su otkrili jasne razlike u omjeru harmonije i šuma te visini tona između muškaraca sa zdravim glasom, muškaraca s benignim lezijama i muškaraca s rakom grkljana. Nisu se pojavili jednako jasni obrasci u ženskim glasovima, ali istraživači vjeruju da bi se to moglo promijeniti s većim skupom podataka.
Nalazi sugeriraju da bi varijacije u omjeru harmonije i šuma posebno mogle pomoći u praćenju lezija glasnica i ranom otkrivanju raka, barem kod muškaraca.
Poboljšanje algoritama umjetne inteligencije
Istraživanje analize zvuka glasa pomoću umjetne inteligencije bilo je dio projekta Bridge2AI-Voice u okviru inicijative „Most prema umjetnoj inteligenciji“ američkog Nacionalnog instituta za zdravlje, nacionalnog napora za primjenu umjetne inteligencije na složene biomedicinske izazove.
Nakon što su vidjeli uspjeh s početnim manjim uzorkom korištenim u ovoj studiji, tim želi trenirati algoritme na još većim, profesionalno označenim skupovima podataka o glasu i testirati ih u kliničkim uvjetima, osiguravajući da sustav funkcionira jednako dobro i za žene i za muškarce.
„Naši rezultati sugeriraju da bi etički dobiveni, veliki, multiinstitucionalni skupovi podataka poput Bridge2AI Voicea uskoro mogli pomoći da naš glas postane praktičan biomarker za otkrivanje rizika od raka u kliničkoj skrbi“, rekao je Phillip Jenkins, postdoktorand kliničke informatike na Sveučilištu za zdravlje i znanost u Oregonu, u izjavi za medije.
Jenkins je također napomenuo da se zdravstveni alati temeljeni na glasu već testiraju te procjenjuje da će slični alati za otkrivanje abnormalnosti glasnica uskoro ući u pilot testiranje.
Izvor: www.discovermagazine.com
Izvor fotografije: Adobe Stock
