Исследователи из USF Health и Weill Cornell Medicine в рамках масштабного межведомственного проекта по изучению голоса как биомаркера заболеваний достигли важного рубежа, опубликовав первую версию своего клинически подтвержденного набора голосовых данных на онлайн-платформе искусственного интеллекта, где они станут бесценным ресурсом для исследователей по всему миру.
Финансируемый Национальным институтом здравоохранения проект «Голос как биомаркер здоровья» направлен на создание базы данных с использованием искусственного интеллекта, содержащей 10 000 человеческих голосов пациентов с различными заболеваниями, чтобы помочь врачам диагностировать и лечить такие заболевания, как рак и депрессия, на основе звука голоса пациента.
Первоначальный выпуск данных включает в себя более 12 500 отдельных записей от 306 участников из Соединенных Штатов и Канады. Опубликованные на сайте Health Data Nexus и доступные сообществу исследователей в области здравоохранения, изучающих голос, данные будут опубликованы в конце второго года четырехлетнего проекта стоимостью 14 миллионов долларов, а на следующие два года запланировано несколько дополнительных выпусков. Уже сейчас это одна из крупнейших коллекций человеческих голосов, и к концу исследования хранилище станет ведущей в мире базой данных по голосу и здоровью с использованием искусственного интеллекта.
“В этих первых записях содержится так много информации, и мы рады получить отзывы о ней, потому что то, что мы разрабатываем, станет непревзойденным ресурсом для научного сообщества”, — сказал доктор Яэль Бенсуссан, директор Центра голоса здоровья USF и один из руководителей проекта. “Для нас действительно важно понять, что люди могут сделать с этими исходными данными и на какие клинические вопросы они могут ответить”.
Проект «Голос как биомаркер здоровья», являющийся одним из четырех проектов по сбору точных медицинских данных, финансируемых программой Bridge2AI Общего фонда NIH, направлен на внедрение принципиально нового метода диагностики и лечения заболеваний путем обучения моделей искусственного интеллекта выявлять заболевания с помощью изменений человеческого голоса, что имеет огромное значение для клинических условий.
Университет Южной Флориды является ведущим учреждением проекта в сотрудничестве с Weill Cornell Medicine и 10 другими учреждениями по всей территории Соединенных Штатов и Канады. Доктор Бенсуссан из медицинского колледжа USF Health Morsani и доктор Оливье Элементо, директор Английского института точной медицины в Weill Cornell Medicine, являются соруководителями проекта.
Хотя предыдущие исследования с использованием голоса и искусственного интеллекта для выявления заболеваний обнадеживают, они были ограничены из-за небольшого размера наборов данных, а также опасений по поводу безопасности данных, владения ими и предвзятости. «Голос как биомаркер здоровья» устраняет этот недостаток, объединяя специалистов в области медицинской голосовой связи, ИИ-инжиниринга и этики для создания уникальной голосовой базы данных с использованием ИИ, сохраняющего конфиденциальность.
«Искусственный интеллект революционизирует нашу способность выявлять и понимать болезни, и этот новаторский набор голосовых данных является огромным шагом вперед на этом пути», — сказал доктор Элементо, который также является профессором физиологии и биофизики в медицинском институте Вейля Корнелла. — Эти клинически подтвержденные данные в сочетании с передовыми технологиями искусственного интеллекта открывают путь к новым диагностическим возможностям и новаторским инновациям, которые преобразят уход за пациентами во всем мире».
Недавно опубликованный набор данных особенно примечателен широтой и качеством содержащихся в нем записей, которые были собраны во многих учреждениях в амбулаторных условиях. Данные клинически подтверждены и стандартизированы в разных местах, и все участники выполняют одни и те же тесты и акустические задания. Три типа акустических заданий — дыхательные, голосовые и речевые и лингвистические — включают в себя более 20 заданий, таких как дыхание в покое, кашель, произнесение буквы “Е” с большими интервалами, чтение определенных отрывков, свободная речь и другие действия, связанные с голосом.
По словам доктора Бенсуссан, эти высококачественные стандартизированные данные будут необходимы для подтверждения существующих голосовых алгоритмов и разработки новых открытий.
“Исследователи смогут использовать их в качестве эталонного набора данных, чтобы подтвердить правильность своих алгоритмов”, — сказала она. — Например, некоторые стартапы уже разработали алгоритмы для диагностики голосовых биомаркеров с помощью своих собственных данных, и наш набор данных можно использовать, чтобы проверить, работает ли он также с людьми с различными типами заболеваний”.
К выпуску данных прилагается набор для подготовки голоса Bridge2AI, предлагающий исследователям множество инструментов для предварительной обработки и использования данных. Консорциум Bridge2AI также проводит симпозиум и хакатон по голосовому ИИ 2025 года, которые пройдут 22-24 апреля в Тампе, штат Флорида, и объединят ученых-клиницистов, исследователей, пациентов и лучшие умы в области искусственного интеллекта для продвижения применения голосового ИИ в здравоохранении и использования базы данных для новых открытий.
“Проект такого масштаба — это коллективная работа, когда так много исследователей и учреждений в Соединенных Штатах и Канаде объединяются, чтобы способствовать открытиям в области здравоохранения”, — сказал доктор Бенсуссан. “Я думаю, что благодаря этой работе и исследованиям, которые она позволит провести во всем мире, вы увидите значительный прогресс и разработаете несколько очень эффективных продуктов”.
