Aplikacja AI z Głosem Potrafi Wykryć Wysokie Ciśnienie Krwi

Klick Labs ogłosiło we wtorek nową metodę wykrywania przewlekłego wysokiego ciśnienia krwi (nadciśnienia) za pomocą nagrań głosu. Ich badania prezentują nieinwazyjne podejście, które mogłoby poprawić wczesne wykrywanie nadciśnienia.

W badaniu 245 uczestników nagrywało swoje głosy do sześciu razy dziennie przez dwa tygodnie, korzystając z mobilnej aplikacji Klick Labs. Aplikacja, która korzysta z uczenia maszynowego, analizowała biomarkery głosowe, aby zidentyfikować nadciśnienie z dokładnością do 84 procent u kobiet i 77 procent u mężczyzn. Kluczowe cechy analizowane obejmowały zmienność tonu, dystrybucję energii mowy i ostrość dźwięku.

Yan Fossat, starszy wiceprezes Klick Labs, zauważył: „odkryliśmy bardziej dostępną metodę wykrywania nadciśnienia, która, jak mamy nadzieję, prowadzi do wcześniejszej interwencji w przypadku tego powszechnego globalnego problemu zdrowotnego. Nadciśnienie może prowadzić do wielu powikłań, od zawałów serca i problemów z nerkami, aż po demencję.”

Nadciśnienie dotyka ponad 35% populacji na świecie i jest nazywane „cichym zabójcą” przez Światową Organizację Zdrowia, ponieważ wiele osób nie zdaje sobie sprawy, że na nie cierpi. Tradycyjne pomiary ciśnienia krwi, takie jak mankiet na ramię, wymagają specjalistycznego sprzętu i wiedzy, co sprawia, że są mniej dostępne w niektórych obszarach.

„Technologia głosowa ma potencjał do eksponencjalnej transformacji służby zdrowia, czyniąc ją bardziej dostępną i przystępną cenowo, zwłaszcza dla dużych, niedoświadczonych populacji,” powiedziała Jaycee Kaufman, badaczka z Klick Labs i współautorka badania.

Badania Klick Labs nawiązują do wcześniejszych studiów, które wiązały cechy mowy z objawami niewydolności serca i nadciśnienia płucnego. Jednak badacze argumentują, że jest to pierwsze badanie, które bezpośrednio bada związek między mową a tętniczym ciśnieniem krwi.

Chociaż wyniki badania są obiecujące, badacze przyznają kilka ograniczeń. Zwrócili uwagę, że liczba przypadków nadciśnienia tętniczego była ograniczona, a grupa uczestników była głównie pochodzenia indyjskiego.

Podkreślili konieczność większej i bardziej zróżnicowanej grupy uczestników, aby dołączyć osoby z szerszym zakresem objawów nadciśnienia tętniczego i różnych tłów etnicznych.

Choć proponowany model wykazał wysoką skuteczność w testach z pojedynczymi nagraniami, badacze zaobserwowali, że optymalne wyniki uzyskano, gdy wykorzystano dane z wielu nagrań dla jednego uczestnika, co wymagało zebrania danych przez kilka sesji.

Zaproponowali dalsze badania, aby zbadać metody zmniejszania liczby wymaganych nagrań, z idealnym przejściem do podejścia „jednego strzału”.

Badacze zauważyli również, że uczestnicy mieli umiarkowane szkolenie z zakresu intonacji, artykulacji i korpusu mowy, i sugerowali, że powinny być badane bardziej naturalistyczne scenariusze zbierania mowy.

Wraz ze wzrostem dostępności i dokładności narzędzi zdrowotnych zasilanych przez AI, istotne jest, aby podchodzić do nich z ostrożnością. Chociaż te narzędzia mogą być cennym źródłem informacji, na razie nie powinny zastępować porady wykwalifikowanego profesjonalisty medycznego.