ადამიანის ხმა შესაძლოა მომავალში ჯანმრთელობის მონიტორინგის ერთგვარ ციფრულ ბიომარკერად იქცეს. მეცნიერებმა ხელოვნური ინტელექტის მოდელი შექმნეს, რომელსაც ადამიანის მეტყველების მიხედვით მისი ქრონოლოგიური ასაკის შეფასება შეუძლია. განსაკუთრებით საინტერესო კი ისაა, რომ მოსალოდნელზე „უფროსი“ ან “ახალგაზრდა“ ხმა კოგნიტიური და ბიოლოგიური დაბერების ზოგიერთ მაჩვენებელსაც უკავშირდებოდა.
Trinity College Dublin-ის მკვლევრებმა ე.წ. “მეტყველების საათი” (speech clock) შეიმუშავეს. სისტემა ადამიანის ნათქვამ სიტყვებს კი არ აანალიზებს, არამედ მეტყველების სხვადასხვა მახასიათებელს – მაგალითად, საუბრის ტემპს, პაუზებს, ხმის სიმაღლესა და სხვა აკუსტიკურ პარამეტრებს.
ამ მონაცემების საფუძველზე machine-learning მოდელი ადამიანის ასაკს აფასებს. შემდეგ მკვლევრებმა შეისწავლეს განსხვავება ადამიანის რეალურ ასაკსა და ხმის მიხედვით პროგნოზირებულ ასაკს შორის.
აღმოჩნდა, რომ ეს სხვაობა ჯანმრთელობის სხვა მაჩვენებლებსაც უკავშირდებოდა. მაგალითად, მოსალოდნელზე “უფროსი“ მეტყველების ასაკი ზოგიერთ შემთხვევაში უარეს კოგნიტიურ ფუნქციასთან და დაბერებასთან ასოცირებულ ბიოლოგიურ მაჩვენებლებთან იყო დაკავშირებული. მკვლევრებმა ასევე შეისწავლეს კავშირი დემენციასთან დაკავშირებულ ფაქტორებთან.
რატომ შეიძლება ხმა იცვლებოდეს?
ასაკთან ერთად იცვლება არა მხოლოდ ხორხი და ხმის იოგები. მეტყველებაში მონაწილეობს სუნთქვა, კუნთები, სმენა და ტვინის რთული ნერვული ქსელები. ამიტომ საუბრის ტემპის, პაუზებისა და სხვა მახასიათებლების ცვლილება შესაძლოა ორგანიზმში მიმდინარე უფრო ფართო პროცესების ნაწილიც იყოს.
რატომ არის მნიშვნელოვანი?
ხმის ჩაწერა მარტივი, იაფი და არაინვაზიურია. მომავალში მსგავსი ტექნოლოგია შესაძლოა გამოყენებული იყოს კოგნიტიური ცვლილებების დისტანციური მონიტორინგისთვის და იმის დასადგენად, ვის სჭირდება უფრო დეტალური შეფასება.
თუმცა მნიშვნელოვანი შეზღუდვაც არსებობს: ადამიანის ხმით დემენციის ან სხვა ნევროლოგიური დაავადების დიაგნოზის დასმა დღეს შეუძლებელია. “Speech clock“ ამ ეტაპზე კვლევითი ინსტრუმენტია და კლინიკურ გამოყენებამდე სხვადასხვა ენაზე, პოპულაციასა და ჯანმრთელობის მდგომარეობაში ფართო ვალიდაცია სჭირდება.
