患者の声を聞くだけで、喉頭がんを検出できます

最近、研究者は、近い将来、単純な音声登録が医師がの初期の兆候を検出するのに役立つことを発見しました。 癌首に。具体的には、人工知能の助けを借りて、彼らは声の特定の音響特性に基づいて、声帯の病変を持つ人々を区別し、癌と良性病変を区別することさえできました。 別の研究では、カナダの女性が脳卒中後にほぼ完全に麻痺し、人工知能を備えた脳のインプラントのために18年後に再び声を聞くことができ、脳の活動をほぼリアルタイムに変えることができました。 「Siriが声をテキストに翻訳するように、このモデルは脳の活動をテキストまたはオーディオまたはフェイシャルアニメーションに変換します」と科学者は説明します。 トップ10には最も一般的な腫瘍学的条件ではありませんが、世界的には、喉頭がんは公衆衛生にとって重要な負担です。たとえば、2021年には、世界中で喉頭癌の約110万件があり、この病気のために約100,000人が死亡しました。主な危険因子は、喫煙、アルコール乱用、ヒト乳頭腫ウイルス（HPV）であり、このタイプの癌の予後は、腫瘍の病期と喉頭のその場所に応じて、治療を受けた場合、5年間で35％から78％の生存率に異なります。 喉頭癌の早期発見は、治療の結果を大幅に改善するため、患者の治癒の可能性に不可欠です。しかし、現在、喉頭癌は鼻内視鏡と生検と診断されます - 侵襲的で高価な手順、およびこれらの手順を実行できる専門家のプログラミングは長い時間がかかり、診断の遅延を引き起こす可能性があります。 AIは、より簡単、より速く、非侵襲的な診断方法を提供します しかし、研究者は、人工知能は、これらすべての侵襲的で面倒な手順なしで喉頭がんをすぐに検出できるが、あなたの声だけを聞くことができると言います。 オレゴン州保健科学大学（米国）の臨床疫学省のチームは、デジタルヘルスのフロンティアでの最近の研究で、無害な結節から喉頭癌の最初の兆候まで、声帯の異常を検出することが可能であることが示されています。Antena3.roを読んでください 貧しい人々が世界で最も豊かな都市の1つにどのように住んでいて、暑さの時に：私は熱いバーベキューに住んでいるという印象を持っています 彼女の研究では、チームは306人（健康とさまざまな医学的問題の両方）から12,500を超えるボーカルレコードを分析し、次のような微妙な音響マーカーに焦点を当てました。基本周波数の変動を測定し、声帯の制御を意味するジッター。音波の振幅の変動を定量化し、声帯の動きを妨げる病変の存在と、ストリングの誤った閉鎖を示す可能性のある高調波ZGOMOT比（HNR）を示す輝きがあります。 人間の耳から逃れる手がかりをキャッチします これらすべてのボーカルバイオマーカーを分析して、研究者は、高調波とZGOMOT比の違いと、声障害のない人、声帯の良性病変のある人、喉頭癌の人の間の基本頻度の違いを発見しました。 調査結果は、特にハーモニックとZgomot比の変動が声帯病変と癌の早期検出を追跡するのに役立つ可能性があることを示唆しており、次のステップは、これらのアルゴリズムをより多くのデータで患者の声で臨床的状況でテストすることであることを示唆しています。 「我々の結果は、Bridge2AIの声などの倫理的ソースからのいくつかの機関からの大規模なデータセットが、臨床ケアにおける癌の癌の実用的なバイオマーカーへの私たちの声の変換にすぐに貢献できることを示唆しています」 Jenkinsはまた、音声ベースの健康ツールはすでにテストされていると述べ、声帯の異常を検出するための同様のツールがパイロットテストにすぐに入ると推定しています。 基本的に、近い将来、温度測定と同じようにクイックチェックチェックが通常どおりになる可能性があります。 この研究は、米国国立衛生研究所の「人工知能への橋」（人工知能への橋）内のBridge2AI-Voiceプロジェクトの一部であり、複雑な生物医学的課題に人工知能を適用するための全国的な取り組みです。 この研究の詳細については、https：//www.frontiersin.org/journals/digital-health/articles/10.3389/fdgth.2025.1609811/fullをご覧ください 彼女が麻痺してから18年後、女性がAIで彼女の声を聞いた また、人工知能に基づいて、UCバークレーとUCサンフランシスコの米国の研究者が率いる別の臨床研究に基づいています。 AIに燃料を供給される脳のインプラントの助けを借りて、彼らは実際に18年間話していなかった麻痺した患者のスピーチをほぼ完全に回復することができました。 カナダの元高校の教師兼コーチであるアン・ジョンソンは、30歳で脳卒中に苦しみ、脳卒中を引き起こし、閉じ込められた症候群を引き起こしました。それ以来、彼女はアイトラッキングシステムを使用して家族と通信しました。それを通して、彼女はスクリーンに1分あたり14語しか書くことができませんでした。 2022年、彼女は上記の臨床研究の3番目の参加者になり、研究者のチームは、発話皮質からの信号を記録する神経プロテシスを使用し、損傷した神経経路をバイパスして聞くことができる単語を生成しました。 このデバイスは、発話に対応する脳領域の上に配置されたインプラントに基づいており、女性が話そうとすると、インプラントは神経活動を検出し、信号を接続されたコンピューターに送信します。デコーダーは、これらの信号をデジタルアバターのテキスト、音声、または顔のアニメーションに変換します。エクスペリエンスをカスタマイズするために、チームは2004年の結婚式のスピーチの録音を使用して、女性の声を再現しました。 「Siriが声をテキストに翻訳するのと同じように、このモデルは脳の活動をテキストまたはオーディオまたはフェイシャルアニメーションに変換します」と、UC Berkeleyの博士課程の学生であり、研究の主要な著者の1人であるKaylo Littlejohn氏は説明しました。 基本的に、脳の活動から直接スピーチを解読するこの界面の脳計算のために、アン・ジョンソンは、脳卒中が麻痺した後18年後に再び彼の声を聞きました。 研究の著者は、デバイスは、彼らが言おうとしていることを話す意図を確実に感じてから翻訳することができると言いますが、彼が話したくないときは人の考えを読むことができません。基本的に、それは誰かが焦点を合わせて何かを言う努力をするときにのみ機能します。 主な研究者は、今、彼らの目的は、神経プロットを実験システムから標準的な臨床器具に変換することであると言います。将来の改善には、ワイヤレスインプラントが含まれ、より自然な相互作用のために直接コンピューター接続とフォトリアリストアバターの必要性を排除することができます。 ›››フォトギャラリーを参照 #患者の声を聞くだけで喉頭がんを検出できます