Искусственный интеллект научился определять давление по голосу. Ученые из лаборатории Klick Labs создали модель ИИ, которая определяет признаки гипертонии по голосу. Нейросеть использует сотни вокальных биомаркеров для диагностирования высокого кровяного давления. Она также научилась создавать прогностические модели на основе пола пациента. Исследователи провели эксперимент, в котором участвовало 245 пациентов. В течение двух недель они записывали свой голос и отправляли в специальное приложение. Оказалось, что ИИ может диагностировать повышенное давление с точностью 84% у женщин и 77% у мужчин. А как вы относитесь к внедрению искусственного интеллекта в медицину?
Искусственный интеллект научился определять давление по голосу. Ученые из лаборатории Klick Labs создали модель ИИ, которая определяет признаки гипертонии по голосу. Нейросеть использует сотни вокальных биомаркеров для диагностирования высокого кровяного давления. Она также научилась создавать прогностические модели на основе пола пациента. Исследователи провели эксперимент, в котором участвовало 245 пациентов. В течение двух недель они записывали свой голос и отправляли в специальное приложение. Оказалось, что ИИ может диагностировать повышенное давление с точностью 84% у женщин и 77% у мужчин. Эти биомаркеры включают тон, высоту, частоту дрожания голоса (jitter) и шумность (shimmer), которые тонко изменяются при сосудистых патологиях. Например, повышение артериального давления может вызывать микроскопические изменения в работе голосовых связок из-за общего повышения мышечного тонуса и изменения кровоснабжения гортани. Для обучения модели использовался массив данных, включающий как записи людей с подтвержденной гипертонией, так и контрольную группу с нормальным давлением. Точность, продемонстрированная в ходе пилотного исследования, является весьма обнадеживающей, особенно учитывая неинвазивность метода. Это открывает перспективы для скрининга в домашних условиях или в удаленных регионах, где доступ к регулярным медицинским осмотрам ограничен. Следующим этапом работы станет валидация модели на более крупных и разнообразных когортах, а также интеграция с другими данными, например, с информацией об уровне стресса. А как вы относитесь к внедрению искусственного интеллекта в медицину?