Анализ голоса человека может дать больше информации чем то, чем он говорит. Ученые обнаружили, что даже незначительные изменения в дыхании, качестве голоса и речи могут стать маркерами различных заболеваний, таких как болезнь Паркинсона, депрессия, болезнь Альцгеймера, сердечная недостаточность и диабет 2-го типа. Использование этих голосовых индикаторов (вокальных биомаркеров) в скором времени позволит проводить диагностику и мониторинг заболеваний.
Ученые из института Люксембурга и Университета Южной Флориды провели исследование для изучения вокальных биомаркеров.
Исследование было опубликовано в журнале Digital Biomarkers. Задачей исследования было разработать общий научный подход в анализе вокальных (голосовых, речевых) биомаркеров, так как формулировки отражают различные физиологические и когнитивные процессы.
Учеными Европы и Америки в период с 2024 по 2025 год был достигнут консенсус на основе строгого многоэтапного процесса. Была разработана структурированная система, позволяющая четко различать изменения (биомаркеры голоса) и фиксировать отклонения в различных областях, участвующих в функциях голоса и речи.
Система призвана улучшить взаимодействие между различными специалистами (врачами, инженерами, аналитиками данных). Также система поможет в разработке стандартов и методов валидации для создания технологий анализа голоса в медицинских целях.
Один из авторов исследования, доктор Гай Фагерацци, считает, что развитие технологии анализа голоса невозможно без общего научного языка и проведенное исследование закладывает основу для создания технологий, которые могут быть использованы в клинике и принесут пользу пациентам. Ученые считают, что голосовые биомаркеры предоставляют информацию о состоянии как физиологических, так и когнитивных систем. Проведенное исследование представляет собой начальный этап международной инициативы VOCAL, которая ставит перед собой задачу разработать руководящие принципы и стандарты для исследований и использования в диагностике и мониторинге биомаркеров на основе голоса. Создание общего словаря позволит быстрее внедрить голосовые технологии в клинику.
