Когда ошеломляющие масштабы пандемии коронавируса заставили мир замереть в ожидании катастрофы, официальные лица по всему миру начали привлекать общественность к участию в этой борьбе. Больницы попросили местные компании пожертвовать маски для лица. Исследователи призвали людей, которые заболели COVID-19 и выздоровели, сдать свою плазму крови. А в Израиле Министерство обороны и начинающая компания под названием Vocalis Health попросили людей предоставить записи своих голосов.
Диагностика по голосу
Vocalis - компания по анализу голоса. Ее офисы есть в Израиле и Соединенных Штатах. Ранее она создала приложение для смартфонов, которое могло обнаруживать вспышки хронической обструктивной болезни легких, прислушиваясь к признакам одышки во время разговора. Фирма хотела сделать то же самое с КОВИД-19. Люди, у которых был положительный результат теста на коронавирус, могли принять в нем участие, просто загрузив приложение Vocalis Research. Раз в день они запускали приложение и говорили в свои телефоны, описывая изображение вслух и считая от 50 до 70.
Затем в компании Vocalis начали обрабатывать эти записи с помощью своей системы машинного обучения. Одновременно обрабатывали голоса людей, у которых был отрицательный результат теста на болезнь, пытаясь идентифицировать голосовой отпечаток болезни. К середине лета у фирмы было более 1500 образцов голоса и пилотная версия цифрового инструмента скрининга COVID-19. Этот инструмент, который компания в настоящее время тестирует по всему миру, предназначен не для того, чтобы поставить окончательный диагноз, а для того, чтобы помочь клиницистам сортировать потенциальные случаи заболевания, выявляя людей, которые могут больше всего нуждаться в тестировании, карантине или личной медицинской помощи.
Они не единственные, кто пытается создать вокальные биомаркеры COVID-19. Есть еще три исследовательские группы, которые работают над подобными проектами. Другие команды анализируют аудиозаписи кашля COVID-19 и разрабатывают алгоритмы анализа голоса, предназначенные для обнаружения, когда кто-то носит маску для лица.
Это признак того, что молодая область вокальной диагностики стремится оставить свой след в науке. За последнее десятилетие ученые использовали искусственный интеллект (ИИ) и системы машинного обучения для выявления потенциальных голосовых биомаркеров широкого спектра состояний, включая деменцию, депрессию, аутизм и даже болезни сердца. Технологии, которые они разработали, способны выявить тонкие различия в том, как люди говорят в определенных состояниях. Компании по всему миру начинают коммерциализировать их.
Речевой сигнал
Речь требует координации многочисленных анатомических структур и систем. Легкие посылают воздух через голосовые связки, которые производят звуки, формирующиеся языком, губами и носовыми полостями. Мозг помогает регулировать все эти процессы и определять слова, которые кто-то говорит. Болезнь, поражающая любую из этих систем, может оставить диагностические ключи в речи человека.
Машинное обучение дало ученым возможность быстро и масштабно обнаруживать отклонения. Теперь исследователи могут вводить сотни или тысячи образцов голоса в компьютер для поиска признаков, которые отличают людей с различными заболеваниями от тех, у кого их нет.
Пока эта идея остается в основном теоретической. Ученым все еще нужно провести большие, долгосрочные, продольные исследования, чтобы продемонстрировать, что анализ голоса действительно может обнаружить заболевание раньше, чем стандартные диагностические методы.
Некоторые клиницисты отмечают, что анализ голоса сам по себе редко дает возможность поставить окончательный диагноз. Исследователи в этой области подчеркивают, что цель состоит не в том, чтобы заменить врачей или создать автономные диагностические устройства. Вместо этого они рассматривают анализ голоса в качестве инструмента, который врачи могут использовать для информирования своих решений, как еще один жизненно важный признак, который они могут контролировать или тестировать.
Расширение сферы применения
Ряд компаний, занимающихся голосовым анализом, включая Winterlight Labs и Aural Analytics в Скоттсдейле (штат Аризона), а также фирму в Торонто, соучредителем которой является Рудзич, в настоящее время предоставляют свое программное обеспечение фармацевтическим компаниям. Многие используют эту технологию, чтобы помочь оценить, реагируют ли люди, участвующие в клинических испытаниях, на экспериментальное лечение. “Используя речь как более тонкий прокси для изменений в неврологическом здоровье, вы можете помочь протолкнуть лекарства через финишную черту или определить те, которые не являются перспективными на ранней стадии”, - говорит Визар Бериша, соучредитель и главный аналитик Aural Analytics.
Хитрый перевод
Это исследование демонстрирует как перспективность, так и ограниченность этой технологии. Одно дело, когда компьютер распознает голосовые паттерны. Более трудная задача заключается в том, чтобы понять, что они означают, имеют ли клиническое значение, являются ли фундаментальными характеристиками рассматриваемого заболевания. Возможно, это просто маркеры каких-то других различий между группами, таких как возраст, пол, размер тела, образование или усталость, любой из которых может быть смешивающим фактором.
Для многих приложений, которые исследователи имеют в арсенале, системы анализа голоса должны будут не только отличать больных людей от здоровых, но и различать различные заболевания, а также состояния. Они должны будут делать это вне лаборатории, в неконтролируемых повседневных ситуациях и на самых разных потребительских устройствах.
