Projektas, kurio metu atliekamas balso akustinio signalo automatinis parametrizavimas bei kuriami klasifikavimo metodai, padėjo sukurti dirbtinį intelektą bei algoritmą, galintį vien iš žmogaus balso nustatyti, kokia, pradedant paprastais uždegimais ir baigiant gerklų vėžiu, liga pacientas serga. Medikai prognozuoja, kad šis unikalus lietuvių kūrinys bus populiarus ne tik Lietuvoje, bet ir visame pasaulyje.
„Tai automatinio balso analizės metodo kūrimas pirminei gerklų ligų atrankai (angl. screening) ir ankstyvajai diagnostikai. Šis aparatas išgelbėtų ne vieną gyvybę, nes nemažai pacientų kreipiasi jau esant užleistai gerklų vėžio stadijai. Už nuolatinio balso sutrikimo ir pakitimo gali slėptis gerklų vėžys.
Šis aparatas išgelbėtų ne vieną gyvybę, nes nemažai pacientų kreipiasi jau esant užleistai gerklų vėžio stadijai.
Deja, sveikata dažniausiai įvertinama tik jos netekus. Ankstyva balso sutrikimų diagnostika turi būti lengvai pasiekiama visiems“, – kalbėjo Lietuvos sveikatos mokslų universiteto (LSMU) ligoninės Kauno klinikų Ausų, nosies ir gerklės ligų klinikos vadovas prof. habil. dr. Virgilijus Ulozas.
Medikų ir mokslininkų tikslas – sukurti automatinį akustinių balso parametrų analizės algoritmą. Šis projektas su Kauno technologijos universiteto mokslininkais įgyvendinamas jau dešimtmetį.
Anot mokslinio tyrimo vadovo, pacientui pakaks ištarti ištęstą raidę „A“ ir algoritmas pateiks atsakymą: sveikas žmogaus balsas ar ne, kokia liga įtariama. Atliekant tyrimą tereikės nurodyti savo amžių, lytį ir atsakyti į keletą paprastų klausimų.
Atliekant algoritmo tyrimus buvo ištirta apie tūkstantis 18–65 metų žmonių. Tiriami buvo tiek gerklų ligomis sergantys pacientai, tiek sveiki savanoriai.
Visi tyrimo dalyviai buvo griežtai suskirstyti į grupes. Taip buvo sukurtas unikalus, didžiulis sveikų ir ligų pažeistų balsų bankas.
Anot prof. V.Ulozo, algoritmas – ir kaip studentai, ir kaip jauni gydytojai – mokosi iš gaunamos medžiagos, įgyjamos praktikos. Labai svarbu ištirti kuo daugiau žmonių, įvertinti skirtingas jų diagnozes. Šiuo metu algoritmas į klausimą, ar pacientas yra sveikas ar ne, atsako beveik 90 proc. tikslumu.
