Inteligência artificial: tecnologia permitirá diagnósticos feitos a partir da voz

A medicina é um campo que depende, em grande parte, de um diálogo adequado entre médicos e pacientes. Uma compreensão fiel acerca do problema de um paciente é essencial para que o diagnóstico seja preciso. As principais ferramentas usadas para confirmar a presença de problemas são os testes de fluidos corporais e imagens, como ressonância magnética e raio-x.

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Contudo há um novo caminho em potencial que pode ser útil no diagnóstico de muitas doenças. Os pesquisadores estão trabalhando para desenvolver sistemas de inteligência artificial que possam usar o timbre como uma ferramenta de diagnóstico para apontar doenças.

Como a voz pode ser uma ferramenta de diagnóstico?

As enfermidades podem afetar órgãos como o coração, pulmões, encéfalo, músculos ou pregas vocais, o que pode alterar a voz de uma pessoa. A análise de voz por meio da inteligência artificial abre novas possibilidades para o sistema de saúde por meio do uso de biomarcadores de áudio para fins de diagnóstico preventivo de risco e monitoramento remoto de resultados clínicos e sintomas. Com isso em mente, pode haver várias utilizações possíveis da voz para fins relacionados à saúde.

Há um enorme potencial neste ambiente do ponto de vista do paciente e da clínica.

A voz, que é um conjunto complexo de timbres que vem de nossas cordas vocais, contém uma grande quantidade de informações e desempenha um papel importante nas interações sociais. Ele nos permite compartilhar insights sobre os nossos sentimentos, medos, emoções e excitação.

Você pode ajustar o volume ou o tom. Os assistentes virtuais e de voz em smartphones ou dispositivos domésticos inteligentes, como alto-falantes conectados, agora são populares e abriram caminho para essa nova realidade. Os progressos na tecnologia de fala, análise de sinais da voz, processamento de linguagem natural e técnicos de compreensão abriram espaço para muitas aplicações potenciais da fala, como a identificação de biomarcadores de fala para diagnose, classificação ou monitoramento remoto.

Inteligência artificial usará a voz como ferramenta de diagnóstico

Os pesquisadores agora estão desenvolvendo ferramentas baseadas em IA que podem eventualmente diagnosticar doenças graves. Eles visam tudo, ou seja, desde Alzheimer ao câncer.

O projeto financiado pelo National Institutes of Health, anunciado na última terça-feira, visa transmudar a voz humana em algo que possa ser usado como biomarcador de doenças, como sangue ou temperatura.

De acordo com o site do National Institutes of Health, eles investirão US$ 130 milhões ao longo de quatro anos, dependendo da disponibilidade de fundos, para acelerar o uso generalizado de inteligência artificial (ANDAVA) pelas comunidades de pesquisa biomédica e comportamental.

O programa do Joint Fund of the National Institutes of Health ‘s Bridge to Artificial Intelligence (Bridge2AI) reúne membros da equipe de diversas disciplinas e origens para criar ferramentas, recursos e dados ricos que respondem aos métodos de IA. Ao mesmo tempo, o programa garantirá que as suas ferramentas e dados não perpetuem desigualdades ou questões éticas que possam emergir durante a coleta e análise de dados.

De acordo com Olivier Element, professor do instituto de Biomedicina Computacional da Weill Cornell Medicine e um dos principais pesquisadores do projeto, a melhor coisa sobre dados de voz é que é um dos tipos de dados mais poderosos e baratos que podem ser coletados de pessoas. Também é muito acessível e fácil de tomar de qualquer paciente. Isso é útil ao criar grandes bancos de dados.

Yaël Bensoussan, otorrinolaringologista da USF Health e outro investigador principal do projeto disse que, embora tenha havido empenhos semelhantes no passado, a maioria deles era pequena demais para ser eficaz. A falta de um banco de dados adequado também foi um fator importante. Por se tratar de uma área de estudo comparativamente nova, os pesquisadores ainda não descobriram as melhores práticas de coleta de informações para esse sistema. Os projetos em andamento estabelecerão padrões de coleta de dados para isso.

A equipe começa criando um aplicativo que coleta dados de voz de participantes com paralisia das cordas vocais, doença de Alzheimer, Parkinson, depressão, pneumonia e autismo. Um médico será designado para monitorar todas as coletas. “Por exemplo: alguém que tem a doença de Parkinson, perceberá que a sua voz pode ser mais baixa e que a sua fala também é mais lenta”, diz Bensoussan.

O aplicativo exige que você grave um áudio, leia uma frase e leia todo um texto. De acordo com alguns médicos, você pode dizer que os pacientes têm metástases cerebrais pela maneira como falam.

Como os dados de fala de diagnóstico são protegidos?

A equipe de enquete está colaborando com a empresa de inteligência artificial Owkin para edificar e treinar os modelos de inteligência artificial no projeto. Sob a estrutura de Owkin, os dados coletados do paciente permanecem no centro onde foram coletados enquanto o modelo de IA viaja entre as instituições. O modelo é treinado separadamente em cada conjunto de dados e, em seguida, os resultados desses treinamentos retornam a um local central onde são misturados.

Isso provê uma camada adicional de privacidade para dados de voz. Uma equipe de bioeticistas está trabalhando no projeto para examinar as implicações éticas e legais de um banco de dados de linguagem e diagnósticos baseados em linguagem. Isso quer dizer que você pode se perguntar se sua voz está protegida pelo Health Insurance Portability and Responsabilidade Act (HIPAA), se seus pacientes têm dados de voz, etc.

É possível usar dados de voz para diagnóstico?

Os dados de fala já são úteis para diagnosticar e tratar distúrbios de voz. Tudo isso parece ter um tremendo potencial para o tratamento de distúrbios de saúde mental, como depressão, ansiedade, transtorno de estresse pós-traumático e muitos outros também nesta área.

Coletar amostras de voz de veteranos e analisar sinais vocais como tom, ritmo, frequência e volume pode ser útil para procurar sinais de lesões invisíveis, como transtorno de estresse pós-traumático (TEPT), lesão cerebral traumática (TCE) e depressão. Ao usar o aprendizado de máquina para explorar funções na voz, também estão sendo trabalhados algoritmos que selecionam padrões de voz em pessoas com esses distúrbios e os comparam com amostras de voz de pessoas saudáveis.