Выявление болезней по голосу: как нейросети помогают ставить диагнозы

Фото: Shutterstock
Фото: Shutterstock
ИИ в современной медицине применяют не только для автоматизации рутинных процессов, но и для постановки диагнозов. «Умная» диагностика становится доступной для тех, кто не может обратиться к специалисту

Медицинские продукты с использованием искусственного интеллекта разрабатывают тысячи компаний по всему миру. Такие сервисы в перспективе позволят повысить точность диагностики, облегчить работу врача, подобрать оптимальный метод лечения и даже создавать новые лекарства. Прогнозируется, что к 2027 году рынок искусственного интеллекта в сфере здравоохранения вырастет более чем до $67 млрд, вдвое по сравнению с 2021 годом. РБК Тренды рассказывают о самых интересных проектах в этой сфере.

Фото:Jochen Tack / imago / ТАСС
Экономика инноваций Что такое телемедицина?

ИИ-сканирование для выявления рака

По данным Business Wire, объем рынка ИИ в сфере здравоохранения к 2030 году будет оцениваться в $208,2 млрд из-за растущей потребности в точной и ранней диагностике заболеваний.

Компании и исследователи уже разрабатывают и внедряют решения, которые позволяют выявить самые опасные болезни на ранних стадиях. Например, ученые из Бостонского университета представили алгоритм, который обучался на полноформатных фотографиях легочных тканей пациентов и теперь способен распознавать аденокарциному легкого, плоскоклеточный рак легкого и участки здоровой ткани. Он уже смог продемонстрировать более высокую эффективность, чем другие современные методы диагностики. Теперь алгоритм планируется внедрить в помощь патологоанатомам, а затем — онкологам.

В то же время Ezra внедрила ИИ для анализа МРТ-снимков тела, чтобы помочь специалистам в раннем выявлении рака. Разработчики заявляют, что алгоритм позволяет выявить онкологические заболевания на ранней стадии у 13% пациентов.

Как работает сканирование Ezra
(Видео: YouTube)

А компания SkinVision разработала инструмент для диагностики рака кожи по фото. ИИ позволяет обнаруживать рак кожи на ранней стадии по снимкам с камеры телефона.

Диагностика болезни по голосу

По данным Healthcare Weekly, программное обеспечение для распознавания голоса переживает подъем популярности использования и может быть адаптировано к конкретным медицинским потребностям.

Исследователи Национального института здравоохранения США уже собирают базу данных человеческих голосов, которую они смогут использовать для разработки инструментов искусственного интеллекта, способных диагностировать серьезные заболевания. По словам авторов разработки, их инструмент будет способен выявлять широкий спектр заболеваний от болезни Альцгеймера до рака.

Биомедики не один год изучали потенциал человеческого голоса в сфере диагностики заболеваний. Однако эти исследования были небольшими и разрозненными. Теперь разработчики намерены собрать обширную базу данных голосов и одновременно заложить стандарты для сбора голосовой информации без риска ее утечек или неправомерного использования. Проект финансируется через программу Bridge2AI в NIH, которая поддерживает инициативы созданию этичных, точных и доступных наборов данных для разработки инструментов ИИ. Он продлится четыре года.

Презентация программы Bridge2AI
(Видео: YouTube)

Сначала исследовательская группа создаст приложение, которое будет собирать голосовые данные участников с такими заболеваниями, как паралич голосовых связок, болезнь Альцгеймера, болезнь Паркинсона, депрессия, пневмония и аутизм. «Например, у человека с болезнью Паркинсона голос может быть ниже, а речь медленнее», — отмечают ученые. В будущем базу пополнят и голосами людей с другими болезнями.

Затем готовые наборы данных задействуют для построения моделей ИИ, которые смогут обнаруживать признаки заболеваний, учитывая различные характеристики голоса. Исследовательская группа сотрудничает с медицинской компанией Owkin для создания и обучения таких моделей. Каждую будут обучать индивидуально на отдельно взятом наборе данных, а затем результаты этих тренировок объединят и создадут комбинированную модель. Процесс обучения будет повторяться, пока ученые не смогут достигнуть точности в работе ИИ.

Фото: Luke Chesser / Unsplash
Индустрия 4.0 Роботы и биосенсоры: самые востребованные технологии в медицине

Программа сосредоточена на разработке инструментов, которые будут использоваться врачами, особенно в условиях ограниченности ресурсов. Авторы разработки отмечают, что в перспективе врач сможет через специальное приложение оценивать голос пациента, чтобы предположить тот или иной диагноз и направить человека к профильному специалисту.

Диагностика проблем со слухом с помощью телемедицины

По данным McKinsey & Company, использование услуг телемедицины резко возросло во время пандемии. С тех пор этот уровень немного снизился, но телемедицину по-прежнему используют в 38 раз чаще, чем до пандемии.

Аудиолог из Арканзасского университета медицинских наук Саманта Роблер выяснила, что цифровые медицинские инструменты, которые используются в телемедицине, могут не только помочь обнаружить ранние признаки потери слуха, но и проводить терапию.

Роблер опубликовала исследование, которое подтверждает, что предоставление услуг телемедицины детям на Аляске, которые чаще страдают от потери слуха из-за отсутствия своевременной диагностики, дает реальные результаты. Исследователь отмечает, что специалисты-аудиологи могли оценивать слух по видеосвязи в реальном времени и оперативно проверять результаты анализов. Кроме того, с помощью телемедицины пациенты могли своевременно проверить свои новые слуховые аппараты.

Фото:Shutterstock
Индустрия 4.0 Телемедицина новой реальности: как медтех-компании адаптируются к кризису

В рамках исследования 750 детей использовали телемедицину и 731 ребенок обращался за первичной медико-санитарной помощью. В итоге 391 ребенок из первой группы и 399 детей из второй продемонстрировали положительную динамику лечения в первый год.

По мнению специалиста, доступная виртуальная помощь может спасти людей, живущих в сельской и отдаленной местности. Роблер утверждает, что телемедицина решит проблемы нехватки аудиологов в небольших городках.

«Умное» сканирование сетчатки глаза для выявления заболеваний сердца

Еще в 2020 году специалисты Университета Дьюк в США установили, что искусственный интеллект может помочь выявить болезнь Альцгеймера с помощью изображений сетчатки глаза. Они успешно протестировали технологию на группе пациентов с уже поставленным диагнозом. Программа смогла отличить людей с Альцгеймером от здоровых.

Теперь группа исследователей из Лондонского университета Святого Георгия разработала усовершенствованный инструмент искусственного интеллекта, который может сканировать сетчатку глаза и предсказывать риск сердечных заболеваний менее чем за одну минуту.

Фото:Freepik
Футурология Зачем и для кого медицина переходит в цифровой формат

Программное обеспечение QUARTZ («Количественный анализ топологии и размера сосудов сетчатки»), разработанное с использованием машинного обучения, будет анализировать состояние кровеносных сосудов, содержащихся в сетчатке глаза. Программа может измерить общую площадь капилляров, а также их ширину и показатели изгиба.

Исследователи сравнили результаты работы QUARTZ с прогнозами риска развития заболеваний, которые получают с помощью стандартного теста Framingham Risk Score. Исследование показало, что прогнозы инструмента были такими же точными, как и результаты уже используемых тестов.

QUARTZ
QUARTZ (Фото: British Journal of Ophthalmology)

Авторы разработки считают, что в будущем скрининг с помощью ИИ позволит пациентам узнавать о риске инсульта и сердечного приступа без необходимости сдавать анализ крови или даже измерять давление.

Управление по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов (FDA) уже одобрило к применению первое мире диагностическое устройство искусственного интеллекта для скрининга заболеваний по сетчатке глаз. Оно способно обнаруживать целый ряд заболеваний, начиная от диабетической ретинопатии и до болезни Альцгеймера. Программное обеспечение под названием IDx-DR анализирует фотографии сетчатки, сделанные специальной ретинальной камерой, с помощью которой офтальмологи обычно осматривают глазное дно. Алгоритм способен по степени повреждения кровеносных сосудов в задней части глаза выявлять признаки разных болезней.

Отслеживание взгляда для предотвращения травм

Офтальмологи не первый год изучают движения глаз и пытаются применить знания в диагностике различных заболеваний. Алгоритмы искусственного интеллекта уже позволяют создавать приложения для такой диагностики.

Например, американская нейротехнологическая компания NeuroSync разработала инструмент, который отслеживает движения глаз для оценки состояния мозга. Платформа Eye-Sync использует систему отслеживания глаз, чтобы оценить общую когнитивную производительность и степень усталости человека.

Фото:Shutterstock
Индустрия 4.0 Бионические глаза и нейропротезы: как технологии возвращают зрение слепым

Главный врач NeuroSync Скотт Андерсон считает, что инструмент поможет предотвращать травмы. По его словам, основной их причиной становится именно усталость.

Pro-Sync работает через беспроводную гарнитуру виртуальной реальности. Испытуемые надевают ее, чтобы пройти различные тесты на внимательность, а датчики в гарнитуре фиксируют движение глаз. После этого программное обеспечение системы отправляет информацию на планшет.

Как работает платформа NeuroSync
(Видео: Vimeo)

Авторы разработки отмечают, что их инструмент способен, например, зафиксировать асинхронные движения глаз. Такой симптом свойственен людям с хронической нехваткой сна, а также с черепно-мозговыми травмами. Компания уже получила разрешение FDA на продажу своего устройства для тестирований пациентов на предмет сотрясения мозга.

Международная группа исследователей опубликовала работу с объяснением, как точное отслеживание глаз с помощью обычного смартфона и алгоритмов машинного обучения может использоваться в качестве цифрового биомаркера умственной усталости. Авторы работы считают, что с помощью смартфона также можно мониторить состояние пациентов с расстройствами аутистического спектра и дислексией. В перспективе, по их словам, инструменты ИИ позволят сделать смартфоны инструментами диагностики для пациентов с боковым амиотрофическим склерозом (БАС), инсультами, нарушениями речи и двигательных способностей.

Трекер болезни Паркинсона на базе Apple Watch

По данным Deloitte Global, в 2022 году в мире насчитывается 320 млн потребительских носимых устройств для мониторинга здоровья, а к 2024 году этот показатель может достичь 440 млн. Носимые устройства также могут использоваться в рамках цифровой медицины.

Американская неврологическая компания Rune Labs представила программное обеспечение StrivePD, которое помогает людям с болезнью Паркинсона отслеживать симптомы через свои Apple Watch. Программа автоматически фиксирует различные симптомы, например, тремор. Затем собранные данные могут интерпретировать специалисты. Массивы данных можно использовать, чтобы понять, как пациенты с болезнью Паркинсона реагируют на различные лекарства. В перспективе это позволит быстрее выводить новые препараты на рынок.

Интерфейс StrivePD
Интерфейс StrivePD (Фото: strive.group)

StrivePD получило разрешение на применение от Управления по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов. Теперь его могут использовать врачи.

StrivePD использует API-интерфейс Apple Movement Disorder, который Apple представила в 2018 году, чтобы позволить независимым исследователям получать информацию о треморе и непроизвольных движениях, связанных с болезнью Паркинсона. Сама компания официально не участвует в проекте Rune Labs, но она обновила свое программное обеспечение в соответствии с требованиями FDA. Ранее Apple провела собственное исследование относительно эффективности использования Watch для отслеживания симптомов болезни Паркинсона. Оно показало, что часы могут точно отслеживать изменения двигательных симптомов у пациентов.

ИИ для борьбы с опиоидной зависимостью

IBM Watson Health и MAP Health Management с 2017 года работают над технологией искусственного интеллекта, которая позволит бороться с опиоидной зависимостью.

Приложение MAP с помощью механизма когнитивных вычислений Watson, который постоянно обучается на новых данных, выявляет пациентов с риском рецидива и помогает медицинским работникам оказывать им оперативную помощь.

Фото:Shutterstock
Социальная экономика Почему люди становятся алкозависимыми и как им помочь

В IBM Watson Health отмечали, что анализ данных давал и другие интересные результаты. К примеру, выяснилось, что формирование зависимости быстрее происходит у тех, кто употребляет наркотические вещества чаще, чем у тех, кто употребляет их реже, но в большем количестве.

Первым партнером проекта в тестовом режиме стали клиники Aetna Behavioral Health.

Обновлено 18.11.2022
Главная Лента Подписаться Поделиться
Закрыть