Искусственный интеллект может стать инструментом раннего выявления рака горла, анализируя короткие голосовые записи пациентов, сообщает EuroNews. К такому выводу пришла международная группа исследователей, результаты работы которой опубликованы в журнале Frontiers in Digital Health.

Ученые установили, что алгоритмы ИИ способны определять аномалии на голосовых связках - от доброкачественных узелков до ранних стадий рака гортани, всего за несколько секунд аудиозаписи. Такой подход может стать более простой и быстрой альтернативой нынешним методам диагностики, включающим назальную эндоскопию и биопсию, которые являются инвазивными, требуют специального оборудования и квалифицированного персонала. По словам ведущего автора исследования, постдокторанта по клинической информатике Университета здравоохранения и науки Орегона Филиппа Дженкинса, использование вокальных биомаркеров позволяет отличить голоса пациентов с поражениями от голосов людей без патологий.

[see_also ids="649749"]

Рак гортани ежегодно поражает более миллиона человек в мире, из которых около 100 тысяч умирают. Это 20-й по распространенности вид онкологии. Основными факторами риска являются курение, злоупотребление алкоголем и инфицирование определенными штаммами вируса папилломы человека (ВПЧ). Уровень выживаемости зависит от стадии выявления болезни и колеблется от 35% до 90%, отмечает Cancer Research UK.

Самыми распространенными симптомами являются хрипота или изменения голоса, длящиеся более трех недель. Также присутствуют постоянная боль в горле или кашель, затрудненное глотание, ощущение комка в шее или горле и боль в ушах. Раннее выявление значительно повышает шансы на успешное лечение.

В рамках исследования команда проанализировала около 12,5 тысяч записей голоса 306 участников из Северной Америки, оценивая изменения высоты тона, громкости и соотношения гармоник к шуму. У мужчин выявлены четкие различия между здоровыми голосами, доброкачественными поражениями и раком, тогда как у женщин статистически значимых закономерностей не зафиксировано, вероятно, из-за меньшего объема данных.

[see_also ids="647317"]

Дженкинс отметил, что увеличение объемов и разнообразия данных может сделать голос практичным биомаркером риска рака в клинической практике. Следующим этапом будет обучение моделей на больших, профессионально маркированных наборах данных и тестирование в медицинских учреждениях, а также проверка точности для обоих полов.

По оценкам исследователей, пилотное тестирование подобных инструментов в клиниках может начаться уже в ближайшие несколько лет.

Первые голосовые системы для здравоохранения уже проходят испытания.

Оксана Маньковская в статье "Бой иммунитета с раком: как наука помогает организму побеждать" объясняет, как раковые клетки обходят иммунную систему и как современная наука учится с этим бороться. Автор рассказывает об инновационных методах иммунотерапии, в частности о терапии, снимающей блокировку иммунного ответа, а также о передовых технологиях, таких как CAR-T-терапия и разработка персонализированных РНК-вакцин против рака.