W głosie może kryć się więcej, niż nam się wydaje – nie tylko emocje, zmęczenie czy wiek, ale także… wczesne sygnały choroby Parkinsona. Naukowcy z University of North Texas udowodnili, że algorytmy sztucznej inteligencji potrafią z 90-procentową skutecznością rozpoznać tę neurodegeneracyjną chorobę na podstawie zaledwie kilkunastosekundowych nagrań głosu – i to zanim pojawią się pierwsze objawy ruchowe. To przełom, który może odmienić oblicze diagnostyki neurologicznej.
Chorobę Parkinsona słychać, zanim ją widać
Choroba Parkinsona, dotykająca niemal 9 milionów ludzi na całym świecie, długo rozwija się po cichu. Gdy pojawia się charakterystyczne drżenie rąk, sztywność mięśni i spowolnienie ruchowe, w mózgu chorego dawno już doszło do nieodwracalnych uszkodzeń neuronów dopaminergicznych. Co gorsza, wiele objawów pozaruchowych – takich jak zaburzenia nastroju, trudności z koncentracją czy zmiany w mowie – długo pozostaje niezauważonych lub bagatelizowanych.
Czytaj też: Gdy mózg odmawia posłuszeństwa, a system odwraca wzrok. Polska bezradna wobec choroby Parkinsona
Dlatego tak ważne są metody, które pozwalają wykryć chorobę na jak najwcześniejszym etapie. I właśnie taką szansę daje głos – a raczej jego cyfrowa analiza przy użyciu sztucznej inteligencji.
Zespół badawczy kierowany przez bioinformatyka Anirutha Ananthanarayanan przeanalizował 195 nagrań głosowych pochodzących od 31 ochotników – z czego 23 miało już rozpoznaną chorobę Parkinsona. Modele maszynowego uczenia, których użyto w badaniu, potrafiły zidentyfikować osoby chore z dokładnością sięgającą 90 proc.
Jak to możliwe? Algorytmy rozpoznawały subtelne cechy fonacyjne, takie jak tzw. jitter – nieregularność wibracji strun głosowych, zaburzenia w proporcji hałasu do harmonii czy też zniekształcone wzorce sygnału głosowego. Wszystkie te cechy są powiązane z problemami mięśniowymi i oddechowymi, które towarzyszą parkinsonowi, nawet jeśli jeszcze nie są zauważalne dla lekarza lub pacjenta. Naukowcy podkreślają, że objawy takie jak dysfonia – zniekształcenia głosu, chrypka, czy trudności z mówieniem – są często pomijane w diagnostyce chorób neurologicznych, mimo że mogą stanowić cenny wskaźnik patologii.
Nowe podejście do wykrywania choroby Parkinsona ma ogromny potencjał: analiza głosu jest bezpieczna, szybka, tania i łatwa do wdrożenia na szeroką skalę. Wystarczy mikrofon i odpowiednie oprogramowanie, by w warunkach klinicznych – lub nawet domowych – przeprowadzić wstępny przesiewowy test. Może to szczególnie pomóc osobom starszym lub mieszkającym na terenach o ograniczonym dostępie do specjalistycznej opieki neurologicznej.
Wczesne rozpoczęcie terapii – nawet jeśli nie pozwala na całkowite zatrzymanie choroby – może spowolnić jej rozwój, opóźnić pojawienie się poważnych objawów i znacznie poprawić jakość życia pacjentów.
Wyniki badania zostały opublikowane na platformie preprintowej MedRxiv i czekają na recenzję naukową. Autorzy podkreślają, że konieczne są dalsze prace z udziałem większej i bardziej zróżnicowanej grupy osób – różniących się wiekiem, językiem, akcentem czy środowiskiem, w jakim nagrano głos.
