В БФУ нейросеть обучили по голосу выявлять нарушения работы мозга

Учёные БФУ имени Канта разработали нейросеть, которая по аудиозаписи речи может выявлять когнитивные нарушения — снижение памяти, внимания и умственной работоспособности. Система анализирует не только смысл сказанного, но и звуковые особенности: паузы, тембр, громкость, дрожание голоса. Это поможет врачам проводить быстрый предварительный скрининг без сложных и дорогих тестов. Когнитивные нарушения часто маскируются под усталость или возрастные изменения, а их ранняя диагностика требует времени и специального оборудования. Новая нейросеть, обученная на записях людей с диагностированными нарушениями и здоровых добровольцев, оценивает речь по 88 параметрам. В отличие от стандартного теста, где пациента просят описать картинку, модель дополнительно анализирует, как человек говорит. Это позволяет выявлять отклонения, которые не заметны на слух. Разработка не ставит диагнозы, а лишь даёт оценку вероятности нарушений по шкале от 0 до 100%. По словам авторов, она может стать частью системы поддержки врачебных решений. Сейчас учёные собирают больше аудиозаписей в сотрудничестве с клиниками, чтобы довести модель до готового продукта. Результаты были представлены на международной конференции в Новосибирске. «Мы, люди, можем уловить какие-то отклонения в голосе человека и интуитивно предположить, что у него есть какое-то заболевание. Но нейросеть может выявить и оценить эти отклонения с помощью статистических методов. Она обрабатывает данные, сравнивает их с данными диагностированных больных и здоровых людей, выявляет статистически значимые признаки когнитивных нарушений и оценивает вероятность заболевания или травмы по шкале от нуля до 100 процентов», — рассказал младший научный сотрудник Балтийского центра нейротехнологий и искусственного интеллекта БФУ им. И. Канта Глеб Осадчий.