Британский математик надеется, что он сможет ускорить диагностику болезни Паркинсона с помощью дешевого теста, который использует алгоритмы обработки речевого сигнала, который он разработал в Оксфордском университете в Великобритании.

Болезнь Паркинсона — это прогрессирующее, разрушительное неврологическое расстройство, которое трудно и долго диагностировать: в настоящее время нет лабораторных тестов или биомаркеров, которые могут окончательно диагностировать состояние, которое поражает более 6 миллионов человек во всем мире.

Британским математиком является Макс Литтл, который в настоящее время находится в Массачусетском технологическом институте, Бостон, США, где он является докторантом Wellcome Trust-MIT.

Литтл говорит о том, как его алгоритмы могут помочь обнаружить симптомы болезни Паркинсона на открытии конференции TEDGlobal, которая проходит в Эдинбурге, Шотландия. TED (технология, развлечения и дизайн) — это некоммерческая организация, которая поддерживает и поощряет новаторов в возрасте до 40 лет.

Алгоритмы

Литтл, который начал свою карьеру, создавая программное обеспечение, алгоритмы обработки сигналов и музыки для видеоигр, обнаружил во время работы над докторской степенью в Оксфорде, что голос затрагивается так же, как и движение при болезни Паркинсона, а симптомы болезни можно обнаружить, анализируя речевые сигналов с использованием компьютерных алгоритмов.

В интервью, которое взяло BBC, Литтл описывает, как работают алгоритмы:

«Это машинное обучение. Мы собираем большой объем данных, когда знаем, есть ли у кого-то болезнь или нет, и мы тренируем базу данных, чтобы научиться отличать истинные симптомы болезни от других факторов».

Он сказал, что есть ряд причин, которые приводят к изменению моделей голоса, даже курение или просто простуда может изменить их, а также операция на горле.

Но он считает, что алгоритмы смогут определить разницу между этими причинами и болезнью Паркинсона.

Он сказал, что это более изощренно, чем попытка обнаружить определенный тремор в голосе. Алгоритмы также учитывают другие характеристики, которые ставят тремор в правильный контекст, в том числе, есть ли у пациента простуда или другие симптомы.

Из речевого рисунка алгоритмы вычисляют простую «дисфонию» меру серьезности симптомов болезни Паркинсона в стандартной клинической шкале, используемой врачами (UPDRS или Unified Parkinson’s Disease Rating Scale).

Вместе со своим учеником Афанасиосом Цанасом в Оксфорде Литтл показал, что из неинвазивных речевых записей можно было предсказать симптомы болезни Паркинсона по шкале UPDRS «с небольшой процентной ошибкой».

В статье, опубликованной в начале этого года в IEEE Transactions on Biomedical Engineering, Литтл, Цанас и его коллеги описывают исследование, в котором они проверяли точность некоторых новых алгоритмов для выявления пациентов с болезнью Паркинсона (БП).

В общей сложности они вычислили 132 «мер дисфонии» из устойчивых гласных звуков и, используя базу данных из 263 образцов взятых у 43 человек, показали, что четыре подмножества алгоритмов «превосходят самые современные результаты», достигая почти «99 % общей точности классификации, используя только десять функций дисфонии ».

«Мы обнаруживаем, что некоторые из недавно предложенных мер дисфонии дополняют существующие алгоритмы в максимизации способности классификаторов различать здоровые элементы управления от субъектов с БП. Мы рассматриваем эти результаты как важный шаг к поддержке неинвазивного диагностического решения для БП», — пишут они.

Литтл и коллеги теперь хотят расширить сферу своего исследования, чтобы включить больше голосовых образцов.

Огромная база данных голосов

Литтл, который является членом TED, использует свою платформу TEDGlobal, чтобы пригласить добровольцев звонить и внести таким образом 3-минутную запись своего голоса, чтобы он и его коллеги могли создать огромную базу данных из 10 000 голосовых образцов для тестирования и доработки алгоритмов.

База данных является частью Голосовой инициативы Паркинсона (PVI), которая может привести к значительным улучшениям в лечении пациентов с болезнью Паркинсона, таких как радикальное сокращение клинических посещений для проверок, совершенствование индивидуальных решений по лечению и помощь в ускорении и сокращении расходов рекрутирования большого количества добровольцев на испытаниях для новых методов лечения.

Литтл и коллеги также надеются, что эта инициатива приведет к программам скрининга на уровне населения, которые помогут найти ранние биомаркеры для выявления признаки болезни Паркинсона, до того, как будет нанесен непоправимый урон.

Проект ищет голоса людей, в том числе тех, у кого нет Паркинсона, которые готовы внести несколько минут своего времени, анонимно, по телефону. Исследователи установили номера телефонов в 10 странах.