Svi iLive sadržaji medicinski se pregledavaju ili provjeravaju kako bi se osigurala što je moguće točnija činjenica.
Imamo stroge smjernice za pronalaženje izvora i samo povezujemo s uglednim medijskim stranicama, akademskim istraživačkim institucijama i, kad god je to moguće, medicinski pregledanim studijama. Imajte na umu da su brojevi u zagradama ([1], [2], itd.) Poveznice koje se mogu kliknuti na ove studije.
Ako smatrate da je bilo koji od naših sadržaja netočan, zastario ili na neki drugi način upitan, odaberite ga i pritisnite Ctrl + Enter.
Umjetna inteligencija može otkriti Parkinsonovu bolest analizom suptilnih promjena u glasu
Posljednji pregledao: 02.07.2025
Algoritmi koji mogu otkriti suptilne promjene u glasu osobe postaju potencijalni novi alat za dijagnosticiranje Parkinsonove bolesti, izvještavaju istraživači u Iraku i Australiji.
Ključne točke studije:
Govor je jedan od prvih pokazatelja Parkinsonove bolesti (PB), koja se smatra najbrže rastućim neurološkim poremećajem u svijetu, a pogađa više od 8,5 milijuna ljudi. Međutim, tradicionalne dijagnostičke metode često su složene i spore, što odgađa rano otkrivanje bolesti.
Istraživači sa Srednjeg tehničkog sveučilišta (MTU) u Bagdadu i Sveučilišta Južne Australije (UniSA) nedavno su objavili izvješće o napretku umjetne inteligencije (AI) za dijagnosticiranje Parkinsonove bolesti.
Rane promjene glasa kao pokazatelj Parkinsonove bolesti
Izvanredni profesor Ali Al-Naji, medicinski inženjer na MTU-u i izvanredni profesor na UniSA-i, kaže da bi analiza glasa pomoću umjetne inteligencije mogla promijeniti pristup ranoj dijagnozi i daljinskom praćenju neurodegenerativnog poremećaja.
- Simptomi: PD uzrokuje promjene u glasu, uključujući varijacije u visini tona, artikulaciji i ritmu, zbog smanjene kontrole vokalnih mišića.
- Metode analize: Algoritmi umjetne inteligencije analiziraju ove akustične značajke, omogućujući identifikaciju glasovnih obrazaca povezanih s bolešću mnogo prije pojave vidljivih simptoma.
Kako funkcionira umjetna inteligencija?
- Korištene tehnologije: Strojno učenje i duboko učenje. Algoritmi se treniraju na velikim skupovima podataka koji sadrže glasovne snimke pacijenata s Parkinsonovom bolešću i zdravih ljudi.
- Analiza glasovnih parametara: Izdvajanje karakteristika kao što su visina tona, izobličenja govora i promjene u izgovoru samoglasnika.
- Točnost: U jednoj studiji, točnost klasifikacije glasa dosegla je 99%.
Prednosti rane dijagnoze
- Poboljšana kvaliteta života: Rano otkrivanje omogućuje pravovremeno liječenje, što usporava napredovanje simptoma.
- Daljinsko praćenje: AI sustav može se koristiti za praćenje pacijenata na daljinu, smanjujući potrebu za posjetima klinici.
Potencijalna ograničenja i daljnja istraživanja
Istraživači priznaju da je potrebno više istraživanja na većim i raznolikijim uzorcima kako bi se osigurala robusnost algoritama u različitim populacijama.
Ovaj pristup predstavlja korak naprijed u dijagnosticiranju Parkinsonove bolesti, otvarajući nove mogućnosti za ranije i praktičnije otkrivanje bolesti.