В Калининграде научились определять нарушения работы мозга по речи

Ученые БФУ имени И. Канта предложили метод выявления нарушений работы головного мозга на основе аудиозаписей человеческой речи. По их мнению, данная разработка поможет врачам в первичной диагностике пациентов с когнитивными нарушениями, как сообщили РИА Новости в пресс-службе университета. Об этом пишет РИА Новости.

Когнитивные нарушения характеризуются снижением памяти, умственной работоспособности и других функций по сравнению с индивидуальной нормой. На ранних стадиях такие нарушения могут проявляться как обычная усталость или возрастные изменения, однако они могут быть первыми симптомами деменции и других серьезных заболеваний.

Ранняя диагностика когнитивных нарушений является важной задачей современной медицины. Существующие методы диагностики имеют ограниченную доступность и требуют значительных затрат времени и ресурсов. В то же время изменения в характеристиках речи, такие как интонация, темп и структура высказываний, могут проявляться уже на ранних стадиях снижения когнитивных функций.

Исследователи БФУ имени И. Канта поставили перед собой задачу выявления когнитивных нарушений у пациентов по записям голоса с помощью нейросети. При разработке модели они не использовали специальные тесты, а сосредоточились на анализе определенных особенностей речи.

Созданная нейросетевая мультимодальная модель улавливает семантические и звуковые особенности речи, как сообщил младший научный сотрудник Балтийского центра нейротехнологий и искусственного интеллекта БФУ им. И. Канта Глеб Осадчий.

"Мы можем уловить отклонения в голосе и интуитивно предположить наличие заболевания. Нейросеть же может выявить и оценить эти отклонения с помощью статистических методов, обрабатывая данные и сравнивая их с данными диагностированных и здоровых людей", — рассказал он.

Стандартное тестирование на наличие когнитивных нарушений включает в себя демонстрацию изображения, которое пациент должен описать словами. Врач затем оценивает содержание речи для выявления нарушений.

"Наша модель делает то же самое, но дополнительно оценивает 88 различных звуковых характеристик речи: произношение слов, количество пауз, дрожание голоса, изменения громкости и так далее. Для обучения нейросети использовались записи речи людей с когнитивными нарушениями и контрольной группы здоровых людей", — пояснил Осадчий.

По его словам, конкретные диагнозы не входят в задачи нового метода, но медики могли бы использовать его для предварительного скрининга в системе поддержки принятия врачебных решений.

"В ближайшее время мы планируем довести разработку до готового продукта, который можно будет внедрить в медицинскую практику. Для этого необходимо собрать большое количество аудиозаписей пациентов, что возможно только при сотрудничестве с клиниками. Мы начинаем такое сотрудничество", — заключил исследователь.

Результаты исследования были представлены на XV Международной мультиконференции "Биоинформатика регуляции и структуры геномов / системная биология" в Новосибирске.