Краткий пересказ от РИА ИИ

• Ученые БФУ имени И. Канта предложили выявлять нарушения работы головного мозга по аудиозаписи человеческой речи с помощью нейросети.
• По их словам, нейросеть анализирует семантические и звуковые особенности речи, выявляя статистически значимые признаки когнитивных нарушений и оценивая вероятность заболевания или травмы.

МОСКВА, 29 июл — РИА Новости. Выявлять нарушения работы головного мозга по аудиозаписи человеческой речи предложили ученые БФУ имени И. Канта. По мнению авторов, их разработка поможет врачам проводить первичную диагностику пациентов с когнитивными нарушениями, сообщили РИА Новости в пресс-службе вуза.

Когнитивные нарушения — это снижение памяти, умственной работоспособности и других когнитивных функций по сравнению с индивидуальной нормой человека. На начальном этапе когнитивные нарушения могут маскироваться под обычную усталость или возрастные изменения, однако они могут быть первыми симптомами деменции и других серьезных болезней головного мозга и нервной системы.

Ранняя диагностика когнитивных нарушений — важная и сложная задача современной медицины. Существующие методы диагностики имеют ограниченную доступность и требуют значительных временных и финансовых затрат. В то же время изменения характеристик речи, включая ее интонацию, темп и структуру высказываний, могут проявляться уже на ранних стадиях снижения когнитивных функций.

Исследователи Балтийского федерального университета (БФУ) имени И. Канта поставили перед собой задачу научиться выявлять когнитивные нарушения у пациентов по записи голоса с помощью нейросети. При разработке модели они не использовали специальные тесты для оценки когнитивных нарушений, которыми пользуются врачи. Они сделали акцент на анализе определенных особенностей речи человека.

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

"Мы, люди, можем уловить какие-то отклонения в голосе человека и интуитивно предположить, что у него есть какое-то заболевание. Но нейросеть может выявить и оценить эти отклонения с помощью статистических методов. Она обрабатывает данные, сравнивает их с данными диагностированных больных и здоровых людей, выявляет статистически значимые признаки когнитивных нарушений и оценивает вероятность заболевания или травмы по шкале от нуля до 100 процентов", — рассказал он.

Стандартное тестирование на наличие когнитивных нарушений предполагает, что пациенту демонстрируют изображение, которое он должен описать словами. Затем врач по содержанию речи оценивает наличие или отсутствие нарушений.

"Наша модель делает то же самое, только она дополнительно оценивает 88 различных звуковых характеристик речи: как человек произносит слова, количество пауз, как сильно дрожит голос, изменения в громкости и так далее. Для обучения нейросети мы использовали записи речи людей, страдающих когнитивными нарушениями, и записи контрольной группы здоровых людей", — пояснил Осадчий.

По его словам, постановка конкретных диагнозов не входит в задачи нового метода, но медики могли бы использовать его для предварительного скрининга как часть системы поддержки принятия врачебных решений.

"В ближайшее время нам бы хотелось довести разработку до готового продукта, который может быть внедрен в диагностическую медицинскую практику. Для этого нужно набрать большое количество аудиозаписей пациентов, а это возможно только при непосредственном взаимодействии с клиниками. Сейчас мы начинаем такое сотрудничество", — заключил исследователь.

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