Инструмент на основе искусственного интеллекта может предложить неинвазивный и более доступный способ отличить рак гортани от доброкачественных поражений голосовых связок. Источник изображения:©iStock, bymuratdeniz

Пелове часто «теряют голос» после того, как всю ночь болели за местную спортивную команду или подпевали любимым песням на концерте. Такое чрезмерное использование может привести к временной травме голосовых связок, из-за чего голос становится хриплым и напряжённым. Но есть и более тревожная причина, которая также может повлиять на голос: рак гортани, который может привести к летальному исходу, если его не лечить. Врачи обычно диагностируют это заболевание с помощью инвазивных методов, которые иногда недоступны в регионах с низким уровнем медицинского обслуживания, таких как эндоскопия и биопсия.

В ходе недавнего исследования учёные обнаружили, что по определённым акустическим характеристикам можно отличить людей с повреждениями голосовых связок от тех, у кого их нет, на основе записи их голоса.¹ Одна из характеристик, которую измерили исследователи, позволяет даже отличить доброкачественные образования от злокачественных. Эта работа, проведённая под руководством Филлипа Дженкинса, ординатора по общей хирургии в Орегонском университете здоровья и науки, предлагает неинвазивный и более доступный способ диагностики нарушений голоса. Их результаты были опубликованы в Frontiers in Digital Health.

Это исследование является частью программы Bridge2AI, консорциума Национального института здравоохранения, целью которого является разработка ИИ моделей для решения ключевых задач в области биомедицинских исследований. Команда Дженкинса использовала существующий набор данных Bridge2AI-Voice, который содержит записи того, как участники исследования читают «Радужный отрывок» — текст, который логопеды обычно используют для оценки носителей американского английского.²

С помощью искусственного интеллекта исследователи выделили акустические характеристики, которые ранее связывали с патологиями голосовых связок: основная частота, определяющая высоту и интонацию; дрожание, измеряющее колебания основной частоты и указывающее на контроль над голосовыми связками; мерцание, определяющее колебания амплитуды звуковых волн и указывающее на наличие повреждений, препятствующих движению голосовых связок; и отношение гармоник к шуму (ОГШ), которое может указывать на неправильное смыкание голосовых связок.^3,4

Когда исследователи сравнили эти показатели у 122 человек без нарушений голоса, у 13 человек с доброкачественными поражениями голосовых связок и у 10 человек с раком гортани, они обнаружили значительные различия между стандартным отклонением HNR у людей с доброкачественными поражениями голосовых связок и у людей без нарушений голоса, а также у людей с доброкачественными поражениями голосовых связок и у людей с раком гортани. Это позволяет предположить, что среди показателей, которые тестировали исследователи, HNR может быть наиболее показательным.

Результаты этого исследования демонстрируют возможность неинвазивной диагностики поражений голосовых связок по голосу. В будущем Дженкинс и его коллеги надеются проанализировать более крупные массивы данных и включить в исследование больше переменных, например размер поражений голосовых связок.

Ссылки:

1. Дженкинс П. и др. Голос как биомаркер: предварительный анализ доброкачественных и злокачественных поражений голосовых складок. Front Digit Health. 2025.
2. Джонсон А. и др. Bridge2AI-Voice: разнообразный набор данных о голосе, полученный с соблюдением этических норм и связанный с медицинской информацией (версия 1.1). PhysioNet. 2025.
3. Карлсен Т. и др. Акустический анализ голоса и максимальное время фонации в зависимости от индекса нарушения голоса и заболеваний гортани. J Voice. 2020;34(1):161.e27-161.e35.
4. Кан Я.А. и др. Сравнение ранней карциномы голосовой щели и эпителиальных диспластических поражений голосовых складок с помощью анализа голоса. J Voice. 2021;35(6):919-923.