Определение заболевания с помощью прослушивания обычного звука является одним из старейших методов диагностики и обозначается термином - аускультация (лат. auscultatio — «выслушивание»).
Фонендоскоп и на сегодняшний день является универсальным инструментом в руках хорошего специалиста. К сожалению, новые поколения врачей, особенно узкоспециализированные уже не обладают теми необходимыми знаниями и опытом, чтобы "на слух" определять болезни сердца, легких либо других органов. Все избалованы доступностью УЗИ, рентгенов, томографии и т.п.
С появлением технологий искусственного интеллекта «машина» стала вбирать на себя компетенции медицинских специалистов. Многие стартапы в мире пытаются разработать технологию диагностики болезней по звукам и голосу. Примеров широкого внедрения таких решений в медицинскую практику пока не много.
Один из самых перспективных проектов — это Израильский стартап Vocalis Health.
Весной 2020 года они разработали мобильное приложение для выявления коронавируса по голосу человека. Пользователь должен записывать свой голос в несколько десятков раз после чего система сможет распознать признаки болезни. Звучит не очень убедительно, однако на днях они получили европейский сертификат и разрешение применения в ЕС для скрининга COVID19. Точность по заявлению разработчиков достигает 80%.
Vocalis Health активно сотрудничает с сетью ведущих госпиталей США. Разработанная ими технология способна улавливать уникальные голосовые биомаркеры для таких заболеваний как легочная гипертензия, синдром ночного апноэ, астма, алкогольная интоксикация, депрессия, болезнь Паркинсона.
Компания Vocalis Health появилась в результате слияния двух израильских стартапов Beyond Verbal и Healthymize после совместного привлечения инвестиций в размере $9 млн. от венчурного фонда aMoon.
Российским аналогом и конкурентом является проект Respiro , от основателя одной из крупнейшей компании по мобильной разработке - iD EAST Виталия Дубинина.
Это относительно молодой проект, появившийся в период пандемии коронавируса при активном сотрудничестве с ГКБ №40 Москвы (Больница в Коммунарке) и с главным врачом Денисом Николаевичем Проценко. Для обучения системы искусственного интеллекта использовались данные госпитализированных больных с подтвержденным диагнозом коронавирусной инфекции. Разработчики заявляют, что модель отличает кашель инфицированного человека от здорового в 91,5% случаев. Помимо COVID 19 планируется обучить алгоритмы распознавать другие респираторные заболевания. Ждем общедоступной публичной версии приложения и научных статьей по результатам исследования.
