يكتشف التطبيق مرض باركنسون و COVID-19 عبر الصوت

يتمثل أحد تحديات تشخيص الأمراض في التعرف عليها مبكرًا. في هذه المرحلة ، قد تكون العلامات غامضة أو مربكة أو يصعب تحديدها. غالبًا ما يرتبط التشخيص المبكر بأفضل نتائج العلاج الممكنة ، لذلك هناك الكثير من الحوافز لتحسين الأساليب بهذه الطريقة.

قد تكون الطريقة الصوتية الجديدة لتشخيص الأمراض مثمرة في هذا الصدد. يستخدم تقنيات التعلم الآلي لاكتشاف الوقت الذي قد يعاني فيه المرضى من حالات معينة.

لطالما كانت أنماط كلام المريض وجودة الصوت العامة أداة تشخيصية مهمة للأطباء. فهي ذات صلة خاصة بالحالات العصبية. إذا كان الدماغ أو الجهاز العصبي لا يعملان بشكل صحيح ، فقد يتأثر الكلام.

تطبيق هاتف ذكي بسيط تستخدم لالتقاط عينات صوتية للمرضى. يمكن للنظام إدارة مستويات الضوضاء في الخلفية في مكتب الطبيب النموذجي وينصح المريض بالأصوات الصحيحة لإجراء التشخيص. الائتمان: Youtube - IEEE Spectrum

طور الباحثون في معهد ملبورن الملكي للتكنولوجيا (RMIT) طريقة لاكتشاف العلامات الدقيقة للمرض باستخدام صوت المريض. كانت الفكرة هي استخدام خوارزميات التعلم الآلي لتحديد ما إذا كان نطق المريض لأصوات معينة يدل على وجود مرض. كان الهدف الرئيسي هو تحديد وجود مرض باركنسون من خلال أخذ عينات من المريض الذي يتحدث عدة أصوات إنجليزية عادية. كان على البحث تحقيق ذلك على الرغم من الاختلافات الطبيعية في الأصوات من شخص لآخر. تم تجنيد 36 مريضًا يعانون من مرض باركنسون في البحث ، إلى جانب 36 متطوعًا سليمًا.

وفقًا للدراسة المنشورة ، طُلب من المشاركين في البحث نطق ثلاث أصوات: / أ / و / س / و / م /. هذا هو الصوت في منتصف "السيارة" ، وصوت "أوه" وصوت "مم" ، على التوالي. تتطلب هذه الصوتيات استخدام الحلق والفم والممرات الأنفية لإنتاج الصوت. تم تدريب خوارزمية التعلم الآلي لتحديد الاختلافات في هذه الأصوات بين مرضى باركنسون والمتطوعين الأصحاء. مصممة للاستخدام في بيئة سريرية نموذجية ، تم تصميم الخوارزمية للعمل مع عينات الصوت التي تم التقاطها من قبل المرضى الذين يستخدمون هاتفًا ذكيًا عاديًا بمستويات معقولة من ضوضاء الخلفية. تم استخدام تطبيق لجمع البيانات وتم إعداده لتوجيه المرضى في إنشاء الأصوات الصحيحة باستخدام الصوت.