Kardiolog: analiza głosu może pomóc wykrywać choroby serca. Sztuczna inteligencja pozwala badać tzw. biomarkery głosowe.

2026-03-02 13:19

Analiza cech akustycznych mowy z wykorzystaniem sztucznej inteligencji może wspierać wykrywanie chorób serca – podkreśla prof. Tomasz Jadczyk ze Śląskiego Uniwersytetu Medycznego w Katowicach. W Polsce rozwijają się także badania nad tzw. biomarkerami głosowymi.

Lekarz kardiolog, którego ramię widać w białym kitlu, osłuchuje klatkę piersiową mężczyzny z rozpiętą koszulą za pomocą stetoskopu. Badanie symbolizuje tradycyjną diagnostykę serca, którą na portalu Poradnik Zdrowie można uzupełnić o informacje dotyczące nowoczesnych biomarkerów głosowych w kardiologii.

i

Autor: wutwhanfoto Lekarz kardiolog, którego ramię widać w białym kitlu, osłuchuje klatkę piersiową mężczyzny z rozpiętą koszulą za pomocą stetoskopu. Badanie symbolizuje tradycyjną diagnostykę serca, którą na portalu Poradnik Zdrowie można uzupełnić o informacje dotyczące nowoczesnych biomarkerów głosowych w kardiologii.

Głos człowieka zawiera zestaw mierzalnych parametrów akustycznych – w tym wysokość tonu, tempo mowy, liczbę pauz, drżenie i barwę dźwięku – które określane są jako biomarkery głosowe. Według kierującego Zakładem Nieinwazyjnej Diagnostyki Serca i Naczyń i Laboratorium Biomarkerów Cyfrowych prof. Tomasza Jadczyka cechy te mogą odzwierciedlać hemodynamiczne i oddechowe zmiany organizmu, stres neurohormonalny oraz obrzęk tkanek

„Dzięki algorytmom uczenia maszynowego możliwe jest wykrywanie subtelnych zmian niewychwytywalnych dla ludzkiego ucha” - podkreślił naukowiec cytowany w informacji prasowej swojej uczelni.

Jak zwrócił uwagę, najbardziej zaawansowane dowody dotyczą niewydolności serca: nagromadzenie płynów w fałdach głosowych oraz zaburzenia mechaniki oddechowej mogą wpływać na jakość głosu pacjentów. Badania sugerują również, że specyficzne wzorce głosowe są powiązane z chorobą wieńcową i mogą korelować z procesami zapalnymi lub stresem psychospołecznym, a ich analiza może przewidywać zdarzenia kardiologiczne niezależnie od klasycznych skal ryzyka.

Kardiologia prewencyjna. Co zrobić, by skutecznie chronić serce? Dr Agnieszka Graczyk–Szuster

Proces diagnostyczny obejmuje nagranie mowy, usuwanie szumów, ekstrakcję parametrów akustycznych (np. współczynniki MFCC) oraz analizę AI, co może być realizowane także przy pomocy smartfonów, otwierając perspektywę zdalnego monitorowania pacjentów.

„Biomarkery głosowe mają potencjał, aby stać się nieinwazyjnym, skalowalnym i ekonomicznie opłacalnym narzędziem diagnostycznym, choć wymagają standaryzacji i walidacji w dużych badaniach wieloośrodkowych. Równolegle rozwijane są inicjatywy europejskie, takie jak sieć eVoiceNet, mające na celu standaryzację metod i integrację technologii głosowych w medycynie” - podkreślił prof. Jadczyk.

Wyzwania, które stoją przed naukowcami, obejmują m.in. ochronę prywatności i danych biometrycznych, konieczność poprawy interpretowalności algorytmów AI oraz uwzględnienie różnic językowych, emocjonalnych i współistniejących chorób, które mogą wpływać na wyniki analizy.

Badania nad wykorzystaniem biomarkerów głosowych rozwijają się dynamicznie także w Polsce. Konsorcjum obejmuje ekspertów z kardiologii, diabetologii, nefrologii, pulmonologii i laryngologii z m.in.: Śląskiego Uniwersytetu Medycznego w Katowicach, Akademii Górniczo-Hutnicza w Krakowie oraz Uniwersytetu Medycznego im. Karola Marcinkowskiego w Poznaniu.

W ramach Sekcji Sztucznej Inteligencji i Rozwiązań Cyfrowych Polskie Towarzystwo Kardiologiczne powstał zespół tematyczny „Biomarkery cyfrowe”, którym kieruje prof. Jadczyk. Pełni on również funkcję przedstawiciela Polski w europejskim konsorcjum eVoiceNet – inicjatywie mającej na celu standaryzację metod i integrację technologii głosowych w medycynie.

Polscy naukowcy wskazali, że rozwój narzędzi opartych na analizie głosu może w przyszłości umożliwić wczesne wykrywanie zaostrzeń niewydolności serca, zdalne monitorowanie pacjentów oraz bardziej spersonalizowaną opiekę kardiologiczną.

Poradnik Zdrowie Google News