تطبيق الذكاء الصناعي للصوت يمكنه الكشف عن ارتفاع ضغط الدم

أعلنت Klick Labs يوم الثلاثاء عن طريقة جديدة للكشف عن ارتفاع ضغط الدم المزمن (الارتفاع المستمر في ضغط الدم) باستخدام تسجيلات الصوت. البحث الخاص بهم يقدم نهجاً غير توغلي يمكن أن يحسن من الكشف المبكر عن ارتفاع ضغط الدم.

في الدراسة، قام 245 مشارك بتسجيل أصواتهم حتى ست مرات في اليوم لمدة أسبوعين باستخدام تطبيق Klick Labs المحمول. يستخدم التطبيق، الذي يعتمد على التعلم الآلي، في تحليل العلامات الحيوية الصوتية لتحديد حالات ارتفاع ضغط الدم بدقة تصل إلى 84 في المائة للإناث و77 في المائة للذكور. من بين السمات الرئيسية التي تم تحليلها تتضمن تقلبات النبرة، توزيع طاقة الكلام، وحدة الصوت.

لوحظ من قبل يان فوسات، نائب الرئيس الأول في كليك لابز، قائلاً: “اكتشفنا طريقة أكثر ملاءمة لاكتشاف ارتفاع ضغط الدم، ونأمل أن يؤدي ذلك إلى التدخل في وقت أبكر لمعالجة هذه المشكلة الصحية العالمية المنتشرة. يمكن أن يؤدي ارتفاع ضغط الدم إلى العديد من المضاعفات، من النوبات القلبية ومشاكل الكلى إلى الخرف.”

يرتفع ضغط الدم يؤثر على أكثر من 35٪ من السكان العالميين، وتم تسميته بـ”القاتل الصامت” من قبل منظمة الصحة العالمية ، لأن الكثير من الناس لا يدرون أن لديهم ارتفاع ضغط الدم. تتطلب قياسات ضغط الدم التقليدية، مثل أكمام الذراع، معدات متخصصة وخبرة، مما يجعلها أقل قابلية للوصول في بعض المناطق.

“تمتلك تكنولوجيا الصوت القدرة على تحويل الرعاية الصحية بشكل كبير، مما يجعلها أكثر قابلية للوصول وبأسعار معقولة، خاصة للجماعات الكبيرة غير المستفيدة،” قالت جايسي كوفمان، عالمة الأبحاث في معامل كليك وشريكة في تأليف الدراسة.

تعتمد أبحاث معامل كليك على الدراسات السابقة التي ربطت خصائص الكلام بأعراض فشل القلب والارتفاع الرئوي في الضغط. ومع ذلك، يجادل الباحثون بأن هذه هي الدراسة الأولى التي تحقق مباشرة في العلاقة بين الخطاب وضغط الدم الشرياني.

بينما تبشر نتائج الدراسة بالخير، فإن الباحثين يعترفون بوجود العديد من القيود. لقد أشاروا إلى أن عدد حالات الضغط المرتفع كان محدودًا، وأن مجموعة المشاركين كانت تتألف بشكل رئيسي من الأشخاص ذوي الأصل الهندي.

وأكدوا على الحاجة إلى مجموعة أكبر وأكثر تنوعًا من المشاركين لتشمل أشخاصاً ذوي نطاق أوسع من أعراض ارتفاع ضغط الدم وخلفيات عرقية متنوعة.

رغم أن النموذج المقترح أظهر أداءً عالياً في الاختبارات التي تمت بتسجيل واحد، لاحظ الباحثون أن النتائج المثلى تم تحقيقها عند استخدام بيانات من تسجيلات متعددة لكل مشارك، مما يتطلب جمع البيانات عبر عدة جلسات.

دعوا إلى مزيد من الأبحاث لاستكشاف الطرق الممكنة لتقليل عدد التسجيلات المطلوبة، بما يتوافق مع الانتقال المثالي إلى نهج تسجيل واحد.

لقد لاحظ الباحثون أيضًا أن المشاركين كانوا يمتلكون تدريبًا متوسطًا في النغمة والتعبير ومجموعة الكلام، وأقترحوا أن يتم التحقيق في سيناريوهات جمع الكلام الطبيعية بشكل أكبر.

مع استمرار توفر ودقة أدوات الصحة المدعومة بالذكاء الصناعي، من الضروري التعامل معها بحذر. بينما يمكن أن تكون هذه الأدوات موارد قيمة، إلا أنه لا يجب حتى الآن أن تحل محل نصيحة الأخصائي الطبي المؤهل.