אלגוריתמים שיכולים לזהות שינויים עדינים בקול של אדם מופיעים ככלי אבחון חדש פוטנציאלי למחלת פרקינסון, על פי חוקרים מעיראק ואוסטרליה.
ליקויי דיבור הם לרוב האינדיקטורים הראשונים למחלה הנוירולוגית הצומחת הכי מהר בעולם, הפוגעת ביותר מ-8.5 מיליון אנשים, אך שיטות האבחון המסורתיות הן לרוב מורכבות ואיטיות, ומעכבות את הגילוי המוקדם.
חוקרים מהאוניברסיטה הטכנית התיכון (MTU) בבגדד ומאוניברסיטת דרום אוסטרליה (UniSA) פרסמו לאחרונה מאמר ועידה הסוקר את ההתקדמות בטכניקות של בינה מלאכותית לגילוי מחלת פרקינסון (PD).
פרופסור חבר ב-MTU עלי אל-נג'י, מהנדס מכשור רפואי ומלווה ב-UniSA, אומר שכל העדויות מראות שניתוח קול המופעל על ידי AI יכול לחולל מהפכה באבחון מוקדם של PD ובניטור מרחוק של ההפרעה הנוירודגנרטיבית.
שינויים קוליים הם אינדיקטורים מוקדמים למחלת פרקינסון, כולל שינויים קטנים בגובה הצליל, הביטוי והקצב, עקב שליטה מופחתת על שרירי הקול.
על ידי ניתוח התכונות האקוסטיות הללו, מודלים של בינה מלאכותית יכולים לזהות דפוסים קוליים עדינים הקשורים למחלה הרבה לפני הופעת תסמינים גלויים".
עלי אלנג'י, פרופסור חבר ב-MTU
טכניקות בינה מלאכותית משתמשות בעיקר באלגוריתמים של למידת מכונה ולמידה עמוקה שהוכשרו על מערכי נתונים נרחבים מהקלטות קול פשוטות של חולי פרקינסון ובקרות בריאות.
אלגוריתמים אלה מחלצים תכונות רלוונטיות, כגון גובה הצליל, עיוותי דיבור ושינויים בתנועות, ולאחר מכן מסווגים את הקלטות הקול בדיוק יוצא דופן – עד 99% במחקר אחד.
חוקרים אומרים שבעוד שלפרקינסון אין תרופה, אבחון והתערבות מוקדמים יכולים לשפר את איכות החיים ולהאט את התקדמות הסימפטומים.
"בנוסף לזהות פרקינסון מוקדם, בינה מלאכותית יכולה גם לעזור לנטר חולים ממרחק, ולהפחית את הצורך בביקורים אישיים", אומר פרופ' אל-נג'י.
עם זאת, חוקרים מכירים בצורך במחקרים נוספים על אוכלוסיות גדולות ומגוונות יותר.
