Приложение для смартфона может распознавать по голосу признаки болезни Паркинсона и COVID-19

Исследователи включили эти алгоритмы в приложение для смартфонов под названием Aum, которое можно использовать для диагностики и мониторинга соответствующих состояний.

Динеш Кумар и его коллеги стремились выяснить, могут ли тонкости в изменении голоса человека быть обнаружены алгоритмами машинного обучения. В своём первом исследовании они набрали 36 человек с болезнью Паркинсона и 36 здоровых добровольцев. Команда исследователей попросила участников произнести разные фонемы, которые требуют звуков горла (/a/), рта (/o/) и носа (/m/). Запись производилась с помощью смартфона на базе iOS. Затем они разработали и применили алгоритм машинного обучения, который мог различать людей с болезнью Паркинсона и здоровых добровольцев, несмотря на фоновый шум. В своём исследовании, опубликованном в IEEE Access, они сообщают, что алгоритм может идентифицировать людей в исследуемой популяции, страдающих болезнью Паркинсона, со 100-процентной точностью.

Один из исследователей, доцент университета в Мельбурне, Немуэль Па, имел возможность провести аналогичное исследование пациентов с COVID-19 в Индонезии в июне и июле 2021 года. В этом случае Па зарегистрировал 40 госпитализированных пациентов с COVID-19 и 48 здоровых испытуемых и попросил их произнести шесть фонем (то есть /а/, /е/, /и/, /о/, /у/ и /м/). Затем исследователи применили к этим данным другой алгоритм машинного обучения и обнаружили, что особенности, извлеченные из гласной /i/ в течение первых 3 дней после поступления в больницу, были наиболее эффективными при дифференциации людей с лёгочной инфекцией COVID-19. Алгоритм сделал это с точностью 94 %.

Преимущество использования приложения для идентификации пациентов с COVID-19, по словам Кумара, заключается в том, что записи голоса не требуют от врачей физического контакта с пациентом и, следовательно, могут быть подходящим способом ограничить воздействие.