Команда выпускников Цифровой кафедры Сеченовского Университета представила прототип инновационного цифрового приложения на основе искусственного интеллекта, предназначенного для оценки риска сердечно-сосудистых и метаболических заболеваний. Данное приложение анализирует голосовые биомаркеры, что позволяет быстро и эффективно выявлять предрасположенность к различным заболеваниям.
Для тестирования пользователю достаточно записать короткий аудиофайл на смартфоне. В течение нескольких секунд приложение обрабатывает запись и выдает результаты. Проект получил грант от Фонда содействия инновациям и стал финалистом конкурса «Окно открытых инноваций».
По словам Дениса Кузнецова, автора проекта и выпускника Цифровой кафедры, процесс речи задействует множество систем организма, включая дыхательную, мышечную и нервную регуляцию. При изменениях в здоровье, таких как воспаления или нагрузки на сердечно-сосудистую систему, параметры голоса могут меняться. «Эти изменения не всегда заметны на слух, но их можно выявить с помощью цифровой обработки аудио-сигналов и методов машинного обучения», — отметил он.
Приложение анализирует голосовые паттерны для выявления предрасположенности к артериальной гипертензии, ишемической болезни сердца и сахарному диабету 2-го типа. Кузнецов также добавил, что данная технология может быть применена для предварительной оценки рисков в рамках диспансеризации и дистанционного мониторинга состояния пациентов. «В отличие от зарубежных аналогов, наше решение адаптировано к особенностям русскоязычной речи и включает уникальные функции для эпидемиологических исследований», — подчеркнул он.
Алгоритмы приложения обучаются на мультицентровых клинических данных и аудиозаписях здоровых добровольцев, собранных в ходе годового эксперимента SIRIUS2023. База данных превышает 4000 уникальных аудиофайлов, а чувствительность и специфичность моделей превышает 81% и 90% соответственно.
В будущем команда планирует разработать модель машинного обучения для прогнозирования состояния пациентов, а также провести дополнительные исследования и регистрационные мероприятия. Филипп Копылов, научный руководитель проекта и директор Института персонализированной кардиологии Сеченовского Университета, отметил, что данное направление на стыке медицины и цифровых технологий имеет большой потенциал. Он подчеркнул, что связь между параметрами голоса и состоянием сердечно-сосудистой системы научно обоснована, а неинвазивность метода открывает новые возможности для массового скрининга.
Тем не менее, Копылов отметил, что высокие показатели точности требуют независимой валидации в реальных клинических условиях. Важно также учитывать регуляторные и этические аспекты, такие как защита персональных данных пользователей. «На данном этапе платформа должна рассматриваться как инструмент предварительной оценки риска, а не как диагностическая система. Ее практическая ценность будет определена только после интеграции в клинические протоколы», — заключил он.