Австралийские неврологи, программисты и инженеры во главе с командой из Университета RMI создала мобильное приложение, которое использует звуковые паттерны голоса человека для выявления болезни Паркинсона и тяжелой формы COVID-19. Приложение работает на основе нейронных сетей. Результаты этого исследования были опубликованы сразу в трех журналах – раз, два и три.
«Технология» работы приложения достаточно простая. Авторы использовали сверточные нейросети, которые тренировали на 10-секундных отрезках записей низких звуков А, О и М, которые издавали пациенты с ковидом и с болезнью Паркинсона, а также на записях контрольной здоровой группы (в случае с работой по болезни Паркинсона это было 50 пациентов и 50 здоровых добровольцев).
Авторы утверждают, что на сей раз им удалось обойти проблему слишком разных голосов у разных людей, которая мешала диагностике болезни Паркинсона в прошлых попытках. В работе, посвященной диагностике болезни Паркинсона сообщается, что приложению удалось достичь 99% точности, 86,2% чувствительности и 89,6% специфичности.
Теперь – дело за более широким внедрением приложения в клиническую практику и результатами на гораздо более широком спектре тестирования.
Текст: Алексей Паевский
Hireš, M., Gazda, M., Drotár, P., Pah, N. D., Motin, M. A., & Kumar, D. K. (2022). Convolutional neural network ensemble for Parkinson’s disease detection from voice recordings. Computers in Biology and Medicine, 141, 105021. https://doi.org/10.1016/j.compbiomed.2021.105021
