فناوری تشخیص روماتیسم از صدا با تحلیل الگوهای صوتی بیماران، به عنوان یک ابزار غربالگری غیرتهاجمی و امیدوارکننده در روماتولوژی در حال ظهور است. بسیاری از بیماریهای روماتولوژیک مانند آرتریت روماتوئید، لوپوس و اسکلرودرمی میتوانند بر ساختارهای حنجره و مجاری هوایی فوقانی تأثیر بگذارند (مثلاً با ایجاد التهاب مفاصل کریکوآریتنوئید، فیبروز ریه یا خشکی مخاط)، که این تغییرات اغلب منجر به آلتراسیونهای مشخص در صدا میشوند، مانند گرفتگی صدا (دیسفونی)، کاهش زیروبمی، لرزش صدا، یا کوتاهتر شدن طول فوناسیون. با استفاده از الگوریتمهای هوش مصنوعی و یادگیری ماشین، سیستمهای تشخیص صوتی میتوانند این تغییرات ظریف و اغلب غیرقابل تشخیص برای گوش انسان را در پارامترهایی مانند زیروبمی، شدت، زیروبمی، نویز و کیفیت صدا شناسایی و کمّیسازی کنند. این رویکرد پتانسیل بالایی برای کمک به تشخیص زودهنگام بیماریهای روماتولوژیک، پایش فعالیت بیماری و پاسخ به درمان به صورت عینی و مکرر، و اولویتبندی بیماران برای ارزیابیهای تخصصیتر و پرهزینهتر دارد، هرچند که نیاز به تحقیقات بالینی گستردهتر و اعتبارسنجی روی جمعیتهای متنوع برای تبدیل شدن به یک ابزار روتین همچنان وجود دارد.
دوران دشوار غالباً نویدبخش چشم اندازهای روشن آینده است. سیستم سلامت – که با وظیفۀ چالش برانگیز محافظت از منابع درمانی در برابر خطر عفونت دست و پنجه نرم میکند – از جمله حوزه هایی است که انتظار میرود تحت تأثیر همه گیری کووید-۱۹ قرار گیرد. در نتیجه، توجه به فناوریهای نوظهوری که هدف شان کاهش فشار بر سیستم درمانی است، به طور چشمگیری افزایش یافته و برخی از آنها هم اکنون در حال به کارگیری و خدمت رسانی به نظام سلامت عمومی و کارکنان آن هستند. در این خبر، بر مزایای فناوریهای تحلیل صدا در غربالگری بیماران روماتولوژی تأکید میکنیم.
با پیشرفت های اخیر در ابزارهای ارزیابی خودکار، کادر درمان خط مقدم میتوانند با استفاده از ارزیابی اولیۀ خودکار، تعامل با بیمار را تسهیل کرده و مشاهدات بالینی مهم پرچم گذاری شده توسط سیستم را شناسایی کنند. این روش نه تنها به عنوان یک ابزار غربالگری پیش از معاینۀ بیمار مفید است، بلکه میتواند به عنوان یک روش ارزیابی اولیه برای تشخیص آغاز احتمالی بیماری به کار رود. این امر به ویژه در غربالگری بیماران روماتولوژی راه گشاست: از آنجا که سهم قابل توجهی از بیماریهای روماتیسمی سالمندان را مبتلا میکند – افرادی که ممکن است با محدودیتهای حرکتی و دسترسی به خدمات درمانی به دلیل مشکلات لجستیکی مواجه باشند – سیستمهای تشخیص صدا میتوانند بینش های کلیدی اولیه ارائه دهند.
با به کارگیری فزایندۀ فناوریهای دیجیتال برای جمع آوری داده های صوتی، اکتشاف فناوریهای یادگیری ماشین مبتنی بر صوت در حال گسترش است. تلاشهای اخیر از تحلیل صدا برای ارزیابی شناختی و تشخیص بیماریهای تخریب کنندۀ عصبی استفاده کرده اند که گویای نقش تحلیل گفتار به عنوان پیش بینی کنندۀ پیش بالینی بیماری آلزایمر (AD) است. با بهره گیری از یادگیری ماشین، محققان توانسته اند صدای بیماران در مراحل اولیۀ AD را از افراد سالم تشخیص دهند که نتایج امیدوارکننده ای در غربالگری زودهنگام نشان میدهد.
تحلیل صدا در تشخیص بیماریهای حرکتی-تخریب عصبی مانند پارکینسون نیز کاربرد دارد؛ به طور مثال، ابتکار صدای پارکینسونِ MTI ابزارهای تشخیصی را بر پایۀ تحلیل تماسهای تلفنی توسعه میدهد. این فناوری همچنین در اختلالات روانی برای سنجش و شناسایی علائم به کار میرود. جالب توجه آنکه در پروژه ای اخیر، یک مدل هوش مصنوعی با قابلیت یادگیری انتقالی برای تحلیل صدای سرفه و تشخیص موفق بیماران کووید-۱۹ با دقت بالا استفاده شد. تلاش مشابهی با بهره گیری از صداهای تنفسی متنوع نیز نتایج اولیۀ امیدبخشی داشته است.
مزایا و چشم اندازها
تحلیل صدا در مقایسه با زیست نشانگرهای مبتنی بر نمونه برداری، هزینه-اثربخش تر است چراکه نیاز به دستگاهها یا معرفهای خاصی ندارد و به صورت غیرتهاجمی و مکرر قابل پایش است. بنابراین هم برای پایش خانگی (جهت تشخیص زودهنگام) و هم پیگیری درمان مناسب است.
ملاحظات و چالشها
هرچند تحلیل دقیق داده های صوتی و ویژگیهای گفتاری در سنجش خلق و خو، درد مفصل فک، تشخیص بیماریهای ریوی بینابینی و پیش بینی پایبندی بیماران به درمان مفید است، اما عواملی مانند خشونت صدا (ناشی از علائم سیکا*)، نوسانات خلقی و بی ثباتی عاطفی ممکن است نتایج را مخدوش کنند. بنابراین کاربرد سیستمهای تحلیل صدا در ارزیابی ازراه ِدور بیماران روماتولوژی نیازمند پژوهشهای بیشتر است – هم برای بهبود مراقبت مجازی در دوران همه گیری و هم برای کاربردهای گستردۀ آتی در نظام سلامت. امیدوارم گسترش دامنۀ تحلیل صدا به سایر بیماریها، بهویژه بیماریهای روماتولوژی، ثمرات خود را نشان دهد.
*سیکا (sicca): خشکی غیرطبیعی مخاط (چشم/دهان)
بدون دیدگاه