Sesin gücü anlamaya başladığımızda birçok şey eskisi gibi olmayacak.
Yapay Zeka, Anne Babaları Taklit Edecek
Anne babalar çocuklarının sesinden onların sağlığı hakkında çıkarımda bulunurlar. Çevremizden de duyarız. Bugün sesin değişik. Bir sorun mu var. Duygudurumdan hastalıklara kadar ses bir işarettir. Telefondan bile karşımızdakinin ruh ve sağlığını çıkarabiliriz. Akıllı cihazlar da bunu yapar.
Bilim dünyası teknolojiyi kullanarak ses bilimini hastalıkların teşhis ve tedavisinde yardımcı bir veri olarak kullanmayı düşünür. Sizler için WebMD sayfasından bir yazıyı derledik. Sesimiz hastalıklar hakkında ne söylüyor.
Çoğumuzun hayatı boyunca iki ses değişikliği olur:
Birincisi ergenlik döneminde, ses tellerinin kalınlaşması ve gırtlağın aşağı kayması. Daha sonra ikinci kez, yaşlanma, sesi zayıflatabilecek yapısal değişikliklere neden olur.
Ancak bazılarımız için, bir hastalık başladığında veya ruh sağlığımız bozulduğunda başka bir ses kayması olur.
Bu nedenle daha fazla doktor, size bir hastalığın var olduğunu söyleyen bir biyobelirteç olarak sese bakıyor.
Kan basıncı veya kalp atış hızı gibi yaşamsal belirtiler “ne kadar hasta olduğumuza dair genel bir fikir verir. Ancak belirli hastalıklara özgü değiller. Sinir sistemi hastalıkları ve akıl hastalıkları da dahil olmak üzere bir dizi durumu gösterebilen ses değişikliklerinde örüntüler olduğunu öğreniyoruz.
Konuşmak Karmaşık Bir İş
Konuşmak, akciğerlerden gırtlağa, ağza ve beyne kadar her şeyi içeren karmaşık bir iştir. Bu parçalardan herhangi birindeki arıza sesi etkiler.
Siz veya çevrenizdekiler değişiklikleri fark etmez. Ancak araştırmacılar, tansiyon kontrolleri veya kolesterol testlerine benzer şekilde, hasta bakımının standart bir parçası olan ses analizinin, tıbbi yardıma ihtiyacı olanların daha erken belirlenmesine yardımcı olabileceğini söylüyor.
WebMD haberine (Voice Could Reveal Hidden Disease) göre ABD’de yeni başlayan bir proje önümüzdeki 4 yıl içinde, Biyobelirteç Ses ekibi olarak, muazzam miktarda ses verisi toplamak için yaklaşık 18 milyon dolar alacak. Hedef, incelenen her kişi hakkında sağlık verileriyle birlikte 20.000 ila 30.000 ses örneğini karşılaştırmak. Sonuçta elimizde, sağlık koşullarını konuşma şeklimize bağlayan algoritmalar geliştirmek için kullanabilecekleri genişleyen bir veritabanı olacaktır.
İlk 2 yıl boyunca, kalite ve doğruluğu kontrol etmek için yalnızca üniversiteler ve yüksek hacimli klinikler aracılığıyla yeni veriler toplanacaktır. Sonunda, insanlar kendi ses kayıtlarını sunmaya davet edilerek kitle kaynaklı bir veri kümesi oluşturur. Hatta, ses analizine sahip giyilebilir cihazlar, bir doktora görünmeleri gerektiğinde kronik rahatsızlıkları olan kişileri uyarır.
Telefona bağlı bir uygulama size ‘Nefes alıp vermeni ve öksürmeni analiz ettim ve bugün gerçekten iyi değilsin’ diyor. Hastaneye gitmelisin’” diyor. KOAH’lı hastalar için giyilebilir bir cihaz insanlara işlerin kötüye gittiğini erkenden söyleyebilir.
Yapay zeka, doğru hastalığı saptamada beyinden daha iyi olur. Örneğin, geveleyerek konuşma, diğer şeylerin yanı sıra Parkinson hastalığına, felç veya ALS’ye işaret eder. Burada amaç bir klinisyenden daha iyi performans göstermek değil. Gırtlak kanseri olan hastalarla ilgili yakın tarihli bir çalışmada, otomatik bir ses analiz aracı hastalığı laringologların yaptığından daha doğru bir şekilde teşhis etti.
Peki ses analizi için en çok hangi sağlık koşulları umut vaat ediyor? Biyobelirteç Ses projesi beş kategoriye odaklanır.
Ses Bozuklukları (Gırtlak kanserleri, ses teli felçleri, gırtlakta iyi huylu lezyonlar)
Açıkçası, ses değişiklikleri, nefes darlığı veya bir tür ses düzensizliği olan ” pürüzlülük” gibi şeylere neden olan bu koşulların ayırt edici özelliğidir. En az 2 hafta süren ses kısıklığı genellikle gırtlak kanserinin en erken belirtilerinden biridir. Yine de hastaların değişiklikleri fark ettikten sonra bir doktora görünmesi aylar alabilir- bir çalışmada bu süre ortalama 16 hafta bulundu -. O zaman bile, laringologlar bazı kanser vakalarını yalnızca ses ipuçlarına dayanarak yanlış teşhis ettiler.
Şimdi farklı bir senaryo hayal edin: Hasta bir akıllı telefon uygulamasına konuşuyor. Bir algoritma, ses örneğini gırtlak kanseri hastalarının sesleriyle karşılaştırır. Uygulama, gırtlak kanserinin tahmini olasılıklarını ortaya koyarak sağlayıcıların hastaya uzman bakımı sunup sunmayacağına karar vermesine yardımcı oluyor.
Ya da gırtlak kaslarındaki spazmları tetikleyerek gergin veya soluk soluğa bir sese neden olan nörolojik bir ses bozukluğu olan spazmodik disfoniyi düşünün. Ses bozuklukları konusunda deneyimi olmayan doktorlar bu durumu gözden kaçırır. Journal of Voice’ta yapılan bir araştırmaya göre teşhisin bu nedenle ortalama yaklaşık 4 yıl sürdüğünü ve alerji testinden psikiyatrik değerlendirmeye kadar her şeyi kapsayabileceğini söylüyor. Bozukluğu tanımak için eğitilmiş yapay zeka teknolojisi, bu tür gereksiz testleri ortadan kaldırmaya yardımcı olur.
Nörolojik ve Nörodejeneratif Bozukluklar (Alzheimer, Parkinson, felç, ALS)
Weill Cornell Tıp Koleji’nde laringoloji profesörü ve NIH projesinin bir üyesi olan Anais Rameau, Alzheimer ve Parkinson için, genellikle resmi bir teşhisten önce ortaya çıkan “ilk dikkate değer değişikliklerden biri ses” diyor. Parkinson sesi yumuşatır veya tekdüze hale getirir. Alzheimer hastalığı konuşmanın içeriğini değiştirerek “umm“ların artmasına ve isimler yerine zamirlerin tercih edilmesine neden olur.
Parkinson hastalığında ses değişiklikleri, hareket etkilenmeden onlarca yıl önce gerçekleşmekte. Parkinson’un Sesi Girişimi proje direktörü Max Little, doktorlar hastalığı bu aşamada titreme ortaya çıkmadan önce tespit edebilselerdi, hastalığı erken müdahale için işaretleyebileceklerini söylüyor.
Akıllı telefon yine potansiyel gösteriyor. 2022’de Avustralya’da yapılan bir çalışmada , yapay zeka destekli bir uygulama, örneklem boyutu küçük olmasına rağmen kısa ses kayıtlarına dayanarak Parkinson’lu kişileri tanımlar. Daha geniş ölçekte, Parkinson’s Voice Initiative dünyanın dört bir yanındaki insanlardan yaklaşık 17.000 örnek topladı. Amaç, durumu olan kişileri bir telefon görüşmesi kullanarak uzaktan tespit etmek. Şu an bunu yaklaşık %65 doğrulukla yaptılar. Bu, klinik kullanım için yeterince doğru olmasa da, fikrin potansiyelini gösteriyor.
Duygudurum ve Psikiyatrik Bozukluklar (Depresyon, şizofreni, bipolar bozukluklar)
Depresyon teşhisi için yerleşik bir biyobelirteç yoktur. Yine de kendinizi kötü hissediyorsanız, arkadaşlarınızın bunu söylemesi için iyi bir şans var – telefonda bile.
ChatterBaby uygulaması bebeklerin ağlamalarını analiz ediyor. Ruh halimizin çoğunu sesimize taşıyoruz. Bipolar bozukluk ayrıca sesi değiştirerek manik dönemlerde daha yüksek ve hızlı, ardından depresif nöbetler sırasında daha yavaş ve daha sessiz hale gelmekte. Şizofreninin katatonik aşaması genellikle “çok monoton, robotik bir sesle” gelir. Bunların hepsi bir algoritmanın ölçebileceği şeyler.
Telefon görüşmeleri sırasında sesleri izlemek, ruh hali değişikliklerini tahmin etmek için hız, ritim, ses seviyesi ve perdeyi analiz etmek için uygulamalar zaten – genellikle araştırma ortamlarında – kullanılıyor. Örneğin, Michigan Üniversitesi’ndeki PRIORI projesi, bipolar bozukluğu olan kişilerde özellikle intihar riskini artırabilecek ruh hali değişikliklerini belirlemek için bir akıllı telefon uygulaması üzerinde çalışıyor.
Konuşmanın içeriği de ipuçları vermekte. PLOS One dergisinde yayınlanan bir UCLA araştırmasında , akıl hastalığı olan kişiler telefonla bilgisayar programlı soruları (“Son birkaç gündür nasılsınız?” gibi) yanıtladı. Bir uygulama, kelime seçimlerini analiz ederek zaman içinde nasıl değiştiklerine dikkat etti. Araştırmacılar, ruh halinin AI analizinin doktorların değerlendirmeleriyle uyumlu olduğunu ve çalışmadaki bazı kişilerin aslında bir bilgisayarla konuşurken daha rahat hissettiklerini buldular.
Solunum Bozuklukları (Zatürre, KOAH)
Konuşmanın ötesinde, nefes alma veya öksürme gibi solunum sesleri belirli koşullara işaret etmekte. Amfizem öksürüğü farklıdır, KOAH öksürüğü farklıdır. Araştırmacılar, COVID-19’un belirgin bir öksürüğü olup olmadığını öğrenmeye çalışıyor.
Solunum sesleri aynı zamanda işaret direği olarak da kullanılmakta. Nefes alamadığımız zaman farklı sesler çıkarırız. Biri, genellikle tıkanmış bir hava yolundan kaynaklanan tiz bir hırıltı olan stridor olarak isimlendirilir.
Yıllarca [stridorlu] tonlarca insana yanlış teşhis konduğu biliniyor. Onlara astımları olduğu söylendi, ama astımları yoktur. Bu seslerin yapay zeka analizi, doktorların solunum bozukluklarını daha hızlı tanımlamasına yardımcı olmakta.
Pediatrik Ses ve Konuşma Bozuklukları (Konuşma ve dil gecikmeleri, otizm)
Ekip, otizmi olan bebeklerin daha 6 aylıkken farklı şekilde ağladığını, bunun da ChatterBaby gibi bir uygulamanın çocukları erken müdahale için işaretlemeye yardımcı olabileceği anlamına geldiğini söylüyor. Otizm, epilepsi ve uyku bozuklukları gibi diğer bazı teşhislerle bağlantılıdır. Bu nedenle, bir bebeğin ağlamasını analiz etmek, çocuk doktorlarını bir dizi durumu taramaya sevk etmekte.
ChatterBaby’nin bebeklerin ne zaman acı çektiğini belirlemede “inanılmaz derecede doğru” olduğunu söyler. Çünkü ağrının kas gerginliğini artırarak daha yüksek, daha enerjik bir ağlamaya neden olduğunu belirtiyor. Sonraki hedef, dünyanın dört bir yanındaki bebeklerin seslerini toplamak. Ardından bu çocukları 7 yıl boyunca izleyerek erken ses belirtilerinin bozuklukları tahmin edebileceğini görmek
Ve Bu Sadece Başlangıç
Sonunda, yapay zeka teknolojisi, duyamadığımız, hastalıkla ilgili ses değişikliklerini algılamaktadır. Klinik çalışmasında, yapay zeka tarafından algılanabilen bazı ses özellikleri, arterlerde plak birikmesi olasılığındaki üç kat artışla ilişkilendirilmektedir.
Çalışma yazarı Amir Lerman, “Ses çok büyük bir titreşim spektrumudur” diye açıklıyor. ” Ve insan çok dar bir aralıkta duyuyor.”
Araştırmacılar, kalp hastalığının sesi neden değiştirdiğinden emin değiller. Ancak otonom sinir sistemi, kan basıncını ve kalp atış hızının yanı sıra gırtlağı da düzenlediği için bir rol oynar. Sinir ve bağırsak hastalıkları gibi diğer durumların da benzer şekilde sesi değiştirebileceğini söyleniyor. Bu keşif, hasta taramasının ötesinde, doktorların ilaç dozlarını bu duyulamayan ses sinyallerine göre uzaktan ayarlamasına yardımcı olmaktadır.
Yeni gelişen bu ses araştırmalarındaki birçok zorluklara rağmen, araştırmacılar hala iyimser. Vokal analiz harika bir dengeleyici olacak ve sağlık sonuçlarını iyileştirecek, diye tahmin ediyorlar.
Sesin gücünü anlamaya başladığımızda birçok şey eskisi gibi olmayacak.
*Sitede yer alan içerikler doktor önerisi yerine geçmez.
