Alt iLive-innhold blir gjennomgått med medisin eller faktisk kontrollert for å sikre så mye faktuell nøyaktighet som mulig.
Vi har strenge retningslinjer for innkjøp og kun kobling til anerkjente medieområder, akademiske forskningsinstitusjoner og, når det er mulig, medisinsk peer-evaluerte studier. Merk at tallene i parenteser ([1], [2], etc.) er klikkbare koblinger til disse studiene.
Hvis du føler at noe av innholdet vårt er unøyaktig, utdatert eller ellers tvilsomt, velg det og trykk Ctrl + Enter.
AI kan oppdage Parkinsons sykdom ved å analysere subtile endringer i stemmen
Sist anmeldt: 02.07.2025
Algoritmer som kan oppdage subtile endringer i en persons stemme er i ferd med å bli et potensielt nytt verktøy for å diagnostisere Parkinsons sykdom, rapporterer forskere i Irak og Australia.
Hovedpunkter i studien:
Tale er en av de første indikatorene på Parkinsons sykdom (PS), som regnes som den raskest voksende nevrologiske lidelsen i verden, og rammer mer enn 8,5 millioner mennesker. Tradisjonelle diagnostiske metoder er imidlertid ofte komplekse og trege, noe som forsinker tidlig oppdagelse av sykdommen.
Forskere fra Middle Technical University (MTU) i Bagdad og University of South Australia (UniSA) publiserte nylig en rapport om fremskritt innen kunstig intelligens (KI) for diagnostisering av Parkinsons sykdom.
Tidlige stemmeendringer som en indikator på Parkinsons sykdom
Førsteamanuensis Ali Al-Naji, medisinsk ingeniør ved MTU og adjunktprofessor ved UniSA, sier at AI-drevet stemmeanalyse kan endre tilnærmingen til tidlig diagnose og fjernovervåking av den nevrodegenerative lidelsen.
- Symptomer: Parkinsons sykdom forårsaker endringer i stemmen, inkludert variasjoner i tonehøyde, artikulasjon og rytme, på grunn av redusert kontroll over stemmemusklene.
- Analysemetoder: AI-algoritmer analyserer disse akustiske egenskapene, slik at sykdomsrelaterte stemmemønstre kan identifiseres lenge før synlige symptomer oppstår.
Hvordan fungerer kunstig intelligens?
- Teknologier som brukes: Maskinlæring og dyp læring. Algoritmer trenes på store datasett som inneholder stemmeopptak fra Parkinsons-pasienter og friske personer.
- Stemmeparameteranalyse: Trekk ut egenskaper som tonehøyde, taleforvrengninger og endringer i vokaluttale.
- Nøyaktighet: I én studie nådde stemmeklassifiseringsnøyaktigheten 99 %.
Fordeler med tidlig diagnose
- Forbedret livskvalitet: Tidlig oppdagelse muliggjør rettidig behandling, noe som bremser symptomprogresjonen.
- Fjernovervåking: AI-systemet kan brukes til å overvåke pasienter på avstand, noe som reduserer behovet for klinikkbesøk.
Potensielle begrensninger og videre forskning
Forskerne erkjenner at det er behov for mer forskning på større og mer mangfoldige utvalg for å sikre at algoritmene er robuste på tvers av ulike populasjoner.
Denne tilnærmingen representerer et skritt fremover i diagnostiseringen av Parkinsons sykdom, og åpner for nye muligheter for tidligere og enklere oppdagelse av sykdommen.