הקלטות קול דיגיטליות מכילות מידע חשוב שיכול להצביע על בריאותו הקוגניטיבית של האדם, ומציעה שיטה לא פולשנית ויעילה להערכה. מחקרים הוכיחו כי אמצעי קול דיגיטליים יכולים לאתר סימנים מוקדמים של ירידה קוגניטיבית על ידי ניתוח תכונות כמו קצב דיבור, ביטוי, וריאציה של המגרש והפסקות, מה שעשוי לאותת על ליקוי קוגניטיבי בעת הסטה מתבניות נורמטיביות.
עם זאת, נתוני קול מציגים אתגרי פרטיות בגלל המידע המאפשר זיהוי אישי המוטבע בהקלטות, כמו מגדר, מבטא ומצב רגשי, כמו גם מאפייני דיבור עדינים יותר שיכולים לזהות באופן ייחודי אנשים. סיכונים אלה מוגברים כאשר נתוני הקול מעובדים על ידי מערכות אוטומטיות, ומעלה חששות לגבי RE–זיהוי ושימוש לרעה פוטנציאלי בנתונים.
במחקר חדש, חוקרים מבית הספר לרפואה של אוניברסיטת בוסטון צ'ובאנית ואבדיסית הציגו מסגרת חישובית המיישמת את הסטת המגרש, טכניקת הקלטת קול המשנה את המגרש של צליל, או להוריד אותו או להוריד אותו, כדי להגן על זהות הדובר תוך שמירה על תכונות אקוסטיות חיוניות לצורך הערכה קוגניטיבית.
"על ידי מינוף טכניקות כמו החלפת המגרש כאמצעי לעיוור קולי, הדגמנו את היכולת להפחית את סיכוני הפרטיות תוך שמירה על הערך האבחוני של תכונות אקוסטיות", הסביר הסופרת המקבילה ויג'איה ב. קולצ'למה, PHD, FAHA, פרופסור חבר לרפואה.
השימוש בנתונים ממחקר Heart Framingham (FHS) ו- Dementiabank Delaware (DBD), החוקרים יישמו החלפת המגרש ברמות שונות ושילבו טרנספורמציות נוספות, כגון שינויים בקנה מידה זמן ותוספת רעש, כדי לשנות מאפיינים קוליים לתגובות לבדיקות נוירו-פסיכולוגיות. לאחר מכן הם העריכו את חילוק הנואמים באמצעות שיעור שגיאות שווה ותועלת אבחון באמצעות דיוק הסיווג של מודלים למידת מכונה המבדילים מצבים קוגניטיביים: קוגניציה רגילה (NC), ליקוי קוגניטיבי קל (MCI) ודמנציה (DE).
בעזרת קבצי דיבור מעורפלים, המסגרת החישובית הצליחה לקבוע במדויק את NC, MCI ו- DE בידול ב- 62% ממערך הנתונים של FHS ו- 63% ממערך DBD.
לטענת החוקרים, עבודה זו תורמת לשילוב אתי ומעשי של נתונים קוליים בניתוחים רפואיים, תוך הדגשת החשיבות של שמירה על פרטיות המטופל תוך שמירה על שלמות הערכות הבריאות הקוגניטיביות. "ממצאים אלה סוללים את הדרך לפיתוח הנחיות סטנדרטיות ומרכזיות פרטיות ליישומים עתידיים של הערכות מבוססות קוליות במסגרות קליניות ומחקריות", מוסיף קולצ'למה, שהוא גם פרופסור חבר למדעי המחשב, סגל שותפים של מכון חרירי לאוניברסיטת בוסטון.
ממצאים אלה מופיעים ברשת באלצהיימר ודמנציה: כתב העת של איגוד האלצהיימר.
פרויקט זה נתמך על ידי מענקים מהמכון הלאומי למשתף פעולה עם בינה מלאכותית וטכנולוגית של הזדקנות (P30-AG073104 ו- P30-AG073105), איגוד הלב האמריקני (20SFRN35460031), גייטס ווזמות, ומוסדות הבריאות הלאומיים (R01-HL1596, R01109,.
