Ученые СамГМУ выявили речевые биомаркеры для дистанционного мониторинга пациентов с хронической сердечной недостаточностью

Ученые Самарского государственного медицинского университета Минздрава России по результатам исследования выявили биомаркеры (биологические показатели) на основе анализа речи для дистанционного мониторинга пациентов с хронической сердечной недостаточностью (ХСН). Датасет включал более 4500 обезличенных записей пациентов. В перспективе голосовые биомаркеры можно использовать как инструмент скрининга и ранней диагностики ХСН, а также отбора пациентов для углубленного обследования. Результаты исследования опубликованы в журнале Кардиология .

По данным исследования, у пациентов на фоне сердечной недостаточности изменяется ряд акустических и просодических параметров (фонетических характеристик) речи. Это происходит из-за задержки жидкости в тканях организма, которая приводит к изменению вязкости в голосовых складках, а также из-за ослабления влияния блуждающего нерва и отклонения в динамике воздушного потока. Эти механизмы сопровождают данный синдром и влияют на процесс формирования речи.

Выявление биомаркеров, которые отражают причинно-следственные связи сердечной недостаточности, могут иметь важное клиническое значение и перспективы для превентивной медицины. Данные о количественных изменениях ряда голосовых биомаркеров могут стать основой для удаленного наблюдения за состоянием пациентов после выписки из стационара. Такой мониторинг, помимо субъективных ощущений пациента, позволяет использовать дополнительный объективный критерий для решения о направлении на углубленное обследование. При этом для проведения мониторинга не требуется специализированного оборудования и участия квалифицированных специалистов.

В перспективе голосовые биомаркеры можно использовать как инструмент скрининга и ранней диагностики сердечной недостаточности, а также отбора пациентов для углубленного обследования.

Опубликованная нами работа первое в мире исследование параметров речевого сигнала у русскоговорящих пациентов с хроническими неинфекционными заболеваниями, отметил директор Научно-практического центра дистанционной медицины СамГМУ, доцент кафедры амбулаторно-поликлинической помощи с курсом телемедицины, к.м.н. Андрей Гаранин. Мы считаем перспективным проведение исследований по многоцентровой валидации клинически значимых биомаркеров для наиболее распространенных и социально значимых неинфекционных заболеваний, которые в дальнейшем можно было бы включить в национальные рекомендации по скринингу, диагностике и динамическому удаленному диспансерному наблюдению. Нами проведены исследования по выявлению речевых биомаркеров в отношении ряда других неинфекционных заболеваний: бронхиальная астма, ХОБЛ, артериальная гипертензия, сахарный диабет и другие. В каждом случае динамика речевых биомаркеров соотносится с патогенезом заболевания. Обучение ML-моделей на основе собранного нами датасета также демонстрирует высокие метрики в отношении нозологий, сопровождающихся изменением речевых биомаркеров. Предложенная нами концепция предполагает создание центров обработки данных в совокупности с внутрисетевыми вычислениями с использованием технологий блокчейна, что позволит снизить потребность в многокубитных квантовых компьютерах и обеспечить медико-экономическую эффективность данного подхода. Данная концепция при поддержке роботизированных обзвонов и технологий ИИ позволит обеспечить проведение массового скрининга людей для определения изменений параметров речи через обычный смартфон, а также их направление на углубленное обследование для раннего выявления хронических неинфекционных заболеваний и их факторов риска. Также это позволит выявить обострение ХНИЗ у пациентов, находящихся на диспансерном наблюдении и их своевременную коррекцию, что будет способствовать снижению госпитализаций, смертности и нагрузки на стационарное звено здравоохранения .