Выпускники цифровой кафедры Первого МГМУ им. И.М. Сеченова разработали прототип цифрового приложения на основе искусственного интеллекта, способного оценивать риск развития кардиометаболических заболеваний по голосу человека. Пользователю достаточно записать короткий аудиофайл с помощью смартфона — результат будет готов в течение нескольких секунд.

Автор проекта, кандидат биологических наук Денис Кузнецов, пояснил, что при речи задействованы дыхательная система, мышцы гортани, артикуляционный аппарат и механизмы нервной регуляции. При наличии воспалительных процессов, нарушений обмена веществ или повышенной нагрузки на сердечно-сосудистую систему параметры голоса изменяются. Эти изменения неуловимы на слух, но могут быть выявлены с помощью цифровой обработки аудиосигналов и методов машинного обучения.

Платформа предназначена для выявления предрасположенности к таким состояниям, как артериальная гипертензия, ишемическая болезнь сердца, сахарный диабет 2 типа и другие кардиометаболические нарушения. В перспективе технологию планируют использовать для предварительной оценки рисков при диспансеризации, дистанционного мониторинга пациентов и прогнозирования нагрузки на систему здравоохранения. Также приложение может стать инструментом для эпидемиологических исследований.

Алгоритмы обучены на клинических данных пациентов и аудиозаписях здоровых добровольцев, собранных в ходе годового эксперимента. Всего проанализировано более 4 тысяч аудиофайлов. Чувствительность моделей превышает 81%, специфичность — 90%. Решение адаптировано под особенности русскоязычной речи.

Ранее Фонд суверенных технологий (ФСТ НТИ) инвестировал в российский стартап «Брейнфон», который также использует голос и речь для диагностики болезней мозга — деменции и болезни Паркинсона. По оценкам разработчиков, такой скрининг в 10–50 раз дешевле традиционных методов и помогает компенсировать дефицит узких специалистов на фоне роста заболеваемости.