В Калининграде создали нейросеть для поиска нарушений работы мозга

Специалисты Балтийского федерального университета имени И. Канта предложили использовать аудиозапись человеческой речи для выявления возможных нарушений в работе головного мозга. По замыслу ученых, такой подход может стать удобным инструментом для первичной диагностики и поможет врачам быстрее замечать признаки когнитивных расстройств, сообщили РИА Новости в пресс-службе вуза. Разработка особенно важна потому, что она ориентирована на ранние стадии, когда изменения еще не выглядят очевидными и нередко остаются без внимания.

Когнитивные нарушения представляют собой снижение памяти, внимания, способности к мышлению, обучению и другим умственным функциям по сравнению с индивидуальной нормой человека. Такие изменения могут проявляться постепенно, поэтому сам пациент и его окружение не всегда сразу замечают проблему. На начальном этапе симптомы часто принимают за обычную усталость, стресс, переутомление или возрастные особенности, хотя именно в этот период особенно важно не пропустить тревожные сигналы.

По словам исследователей, анализ речи может оказаться полезным, поскольку многие неврологические и нейродегенеративные заболевания влияют на темп, интонацию, связность и точность высказываний. Если такие отклонения удастся надежно фиксировать с помощью записи голоса, это позволит проводить более доступный и быстрый скрининг без сложных и дорогостоящих процедур. В дальнейшем подобные методы могут использоваться не только в клиниках, но и в рамках дистанционного наблюдения за пациентами.

При этом ученые подчеркивают, что речь идет именно о вспомогательном инструменте, который не заменяет полноценное медицинское обследование. Однако его применение способно повысить шансы на раннее выявление деменции и других заболеваний головного мозга и нервной системы, когда своевременное обращение к врачу особенно важно. Ранняя диагностика может существенно повлиять на выбор лечения, замедление прогрессирования болезни и качество жизни пациента.

Ранняя диагностика когнитивных нарушений остается одной из самых актуальных и одновременно наиболее сложных задач современной медицины. Чем раньше удается заметить первые признаки ухудшения памяти, внимания и других познавательных функций, тем больше возможностей появляется для своевременной помощи и замедления развития заболевания. При этом традиционные методы обследования нередко бывают труднодоступны, требуют участия специалистов, а также значительных временных и финансовых ресурсов. Важную роль в поиске более простых и быстрых способов диагностики могут сыграть речевые признаки, поскольку изменения в интонации, темпе, паузах, грамматической связности и структуре высказываний способны проявляться уже на ранних этапах снижения когнитивных функций.

Именно на эту особенность обратили внимание исследователи Балтийского федерального университета имени И. Канта, поставив перед собой задачу научиться выявлять когнитивные нарушения по записи голоса пациента с помощью нейросетевых технологий. Такой подход позволяет рассматривать речь не только как средство общения, но и как источник ценной диагностической информации. В процессе разработки модели ученые сознательно отказались от использования специальных клинических тестов, которые обычно применяются врачами для оценки когнитивного состояния. Вместо этого они сосредоточились на анализе речевых характеристик человека, способных отражать скрытые изменения в работе мозга. Подобные технологии могут в будущем стать основой для более доступных скрининговых инструментов, позволяющих проводить предварительную оценку состояния пациента быстро, удобно и без сложных процедур.

Исследователи продолжают активно развивать технологии, которые позволяют использовать голос человека как источник важной медицинской информации. Разработанная нейросетевая мультимодальная модель способна анализировать не только содержание речи, но и ее акустические характеристики, выявляя признаки, которые могут указывать на нарушения в работе организма, сообщил младший научный сотрудник Балтийского центра нейротехнологий и искусственного интеллекта БФУ им. И. Канта Глеб Осадчий.

По его словам, человек нередко интуитивно замечает, что голос собеседника звучит необычно: меняется тембр, замедляется речь, появляются паузы или иные особенности. Однако такие наблюдения остаются субъективными, тогда как нейросеть способна проводить гораздо более точный и системный анализ. Она обрабатывает большой массив речевых данных, сопоставляет их с образцами от здоровых людей и пациентов с уже подтвержденными диагнозами, а затем находит статистически значимые признаки возможных когнитивных нарушений.

Кроме того, модель оценивает не только наличие отклонений, но и степень вероятности заболевания или последствий травмы, выражая результат в виде процентной шкалы от 0 до 100. Такой подход делает технологию особенно полезной для раннего выявления проблем, когда внешние симптомы еще могут быть слабо выражены или вовсе незаметны.

Как отмечают специалисты, подобные системы в перспективе могут стать важным инструментом для медицины, нейропсихологии и реабилитации. Они способны помочь врачам быстрее принимать решения, а также использоваться для мониторинга состояния пациентов в динамике, что особенно актуально при контроле когнитивных расстройств и восстановлении после повреждений мозга.

Обычно проверка на когнитивные нарушения проводится довольно просто: пациенту показывают изображение и просят описать его своими словами. После этого специалист анализирует содержание ответа, особенности построения фраз и общее качество речи, чтобы сделать вывод о возможных отклонениях в работе мозга.

Однако такой подход можно значительно расширить, если учитывать не только смысл сказанного, но и то, как именно человек говорит. Темп речи, длительность пауз, четкость произношения, дрожание голоса, изменения интонации и громкости нередко несут важную диагностическую информацию. Именно эти параметры позволяют заметить даже небольшие изменения, которые не всегда очевидны при обычном разговоре.

«Наша модель делает по сути то же самое, что и стандартный тест, но дополнительно анализирует 88 различных звуковых характеристик речи: как человек произносит слова, сколько делает пауз, насколько сильно дрожит голос, как меняется громкость и многое другое. Для обучения нейросети мы использовали записи речи людей с когнитивными нарушениями, а также записи контрольной группы здоровых участников», — пояснил Осадчий.

По словам исследователей, такой подход может повысить точность ранней диагностики и помочь выявлять когнитивные нарушения на более ранних стадиях, когда внешние проявления еще слабо выражены. В перспективе подобные технологии могут стать удобным дополнением к традиционным методам обследования и использоваться как быстрый, доступный и неинвазивный инструмент первичной оценки состояния пациента.

Современные технологии анализа данных все активнее внедряются в медицину, помогая врачам быстрее ориентироваться в большом объеме информации и точнее выстраивать дальнейшую тактику обследования. По его словам, постановка конкретных диагнозов не входит в задачи нового метода, однако он может стать полезным инструментом на ранних этапах работы с пациентом. В частности, медики могли бы применять его для предварительного скрининга в рамках системы поддержки принятия врачебных решений, чтобы своевременно выделять случаи, требующие более детального внимания.

Такой подход особенно важен в тех ситуациях, когда необходимо быстро оценить состояние пациента и определить, какие дополнительные исследования стоит назначить в первую очередь. При этом речь идет не о замене врача, а о дополнительном инструменте, который помогает повысить эффективность диагностики и снизить вероятность пропуска важных симптомов. Использование подобных решений может также облегчить работу специалистов в условиях высокой нагрузки и ограниченного времени на прием.

"В ближайшее время нам бы хотелось довести разработку до готового продукта, который может быть внедрен в диагностическую медицинскую практику. Для этого нужно набрать большое количество аудиозаписей пациентов, а это возможно только при непосредственном взаимодействии с клиниками. Сейчас мы начинаем такое сотрудничество", — заключил исследователь. По его мнению, именно совместная работа с медицинскими учреждениями позволит сделать технологию более точной, надежной и практически применимой. В дальнейшем это может открыть путь к созданию новых цифровых решений, которые будут использоваться в повседневной клинической практике и помогут улучшить качество диагностики.

Научные результаты этого исследования вызвали заметный интерес у специалистов и были представлены на XV Международной мультиконференции «Биоинформатика регуляции и структуры геномов / системная биология», которая прошла в Новосибирске. Подобные мероприятия традиционно служат важной площадкой для обмена опытом, обсуждения актуальных вопросов современной биологии и демонстрации новых подходов к анализу сложных биологических систем. В ходе конференции участники смогли ознакомиться с ключевыми выводами работы, обсудить их значение для дальнейших исследований и перспективы практического применения.

Представление результатов на таком уровне подчеркивает их научную значимость и актуальность для развития биоинформатики, геномики и системной биологии. Кроме того, участие в международной мультиконференции позволяет не только заявить о полученных данных широкой профессиональной аудитории, но и наладить новые научные контакты, которые могут стать основой для будущих совместных проектов. Это особенно важно в области, где междисциплинарный подход и обмен знаниями играют решающую роль.

Таким образом, доклад в Новосибирске стал важным этапом в представлении и обсуждении результатов исследования на международном уровне. Это подтверждает, что полученные данные обладают значительным потенциалом и могут внести вклад в дальнейшее развитие современных направлений молекулярной биологии и вычислительных методов анализа геномов.

Источник и фото - ria.ru