2 статей
В статье представлен метод IFI-ML, объединяющий машинное обучение и нечеткую логику для ранней диагностики болезни Паркинсона по голосовым сигналам. Система решает проблему дисбаланса данных, разделяя выборку на стабильные и неопределенные кластеры, что позволяет достичь точности до 97% и значительно снизить количество ложноположительных и ложноотрицательных результатов по сравнению с базовыми моделями.
В журнале npj Digital Medicine опубликовано исследование, представляющее фундаментальную модель голосовых биомаркеров, предназначенную для мониторинга бокового амиотрофического склероза (БАС) и скрининга болезни Паркинсона. Модель обучалась на крупном наборе аудиоданных, включающем записи речи пациентов с нейродегенеративными заболеваниями и здоровых контролей. Используя методы глубокого обучения, модель извлекает акустические признаки, связанные с дизартрией и другими речевыми нарушениями, характерными для этих заболеваний. Для БАС модель позволяет отслеживать прогрессирование заболевания по изменениям речевых характеристик, что может служить неинвазивным и доступным инструментом мониторинга в клинической практике. Для болезни Паркинсона модель демонстрирует высокую точность скрининга, позволяя выявлять ранние признаки заболевания по голосу. Валидация проводилась на независимых когортах, показав устойчивые результаты. Исследование подчеркивает потенциал голосовых биомаркеров как масштабируемого решения для нейродегенеративных заболеваний, что может улучшить раннюю диагностику и персонализированное лечение.
