Test vocal bazat pe inteligență artificială ar putea ajuta la detectarea leziunilor periculoase ale gâtului înainte de apariția simptomelor

Un studiu recent, realizat pe baza setului de date Bridge2AI-Voice v1.0, explorează potențialul utilizării vocii ca biomarker neinvaziv pentru identificarea precoce a leziunilor pliurilor vocale. Leziunile, fie benigne, fie maligne, pot produce disfonie severă și impact major asupra calității vieții, în timp ce în cazul cancerului laringian, întârzierea diagnosticului poate fi letală.
Proiectul Voice to AI, susținut de NIH în cadrul consorțiului Bridge2AI, are ca obiectiv dezvoltarea unei baze de date vocale etice, diversificate și legate de biomarkeri multipli. Disfonia este un simptom frecvent al leziunilor organice glotice, iar utilizarea inteligenței artificiale pentru detectarea automată a anomaliilor acustice poate extinde accesul la diagnostic precoce, în special în zonele fără acces la laringoscopie specializată.

Despre studiu

Obiectiv

Studiul a evaluat care caracteristici acustice diferențiază cel mai bine cancerul laringian și leziunile benigne de alte patologii vocale și de voci sănătoase, folosind înregistrări standardizate de vorbire (Rainbow Passage).

Metodologie

• Au fost analizate 180 de înregistrări vocale de la 176 de participanți.
• Au fost formate două grupuri:
  - Grupul 1: persoane fără patologie vocală, cu leziuni benigne sau cu cancer laringian
  - Grupul 2: persoane cu leziuni fără alte patologii vocale vs. disfonii neurologice (disfonie spasmodică și paralizie unilatară de coardă vocală)
• Au fost extrase și analizate următoarele caracteristici acustice: frecvența fundamentală (F0), jitter, shimmer, raport armonic-zgomot (HNR) și variabilitatea HNR.
• Analizele au fost realizate cu teste Kruskal–Wallis și Dunn, cu corecție Holm.

Rezultate

Diferențieri acustice între leziuni și voci sănătoase

În Grupul 1, au fost observate diferențe semnificative statistic între leziunile benigne și persoanele sănătoase pentru:

• HNR mediu (p = 0,019)
• Variabilitatea HNR (p = 0,028)
• Frecvența fundamentală (p = 0,012)

De asemenea, variabilitatea HNR a diferențiat leziunile benigne de cancerul laringian (p = 0,028).

Rezultate în funcție de sex

La bărbați cisgen, diferențele au fost consistente cu rezultatele generale:

• HNR mediu (p = 0,004) – între benign și voce sănătoasă
• HNR SD (p = 0,002) – între benign și voce sănătoasă
• HNR SD (p = 0,027) – între benign și malign

La femei cisgen, nu au fost identificate diferențe semnificative, cel mai probabil din cauza dimensiunii reduse a eșantionului.

Limitări în distingerea față de alte patologii vocale

În Grupul 2, diferențierea între leziuni și disfonii neurologice nu a produs rezultate semnificative, indicând dificultăți în discriminarea acestora pe baza caracteristicilor acustice actuale.

Discuții

Studiul validează potențialul HNR și al variabilității sale ca biomarkeri acustici promițători pentru screeningul precoce al leziunilor pliurilor vocale, în special pentru populația masculină. În ciuda limitărilor (eșantion mic, lipsa istoricului complet al leziunilor), rezultatele susțin continuarea cercetărilor în acest domeniu.

Tehnologiile bazate pe inteligență artificială, inclusiv rețele neuronale convoluționale aplicate pe spectrograme vocale, au fost deja testate în clasificarea bolilor laringiene. Aceste metode ar putea completa examinările endoscopice tradiționale și oferi o soluție de triaj vocal digital în telemedicină sau asistență primară.

Concluzii

Vocea are un potențial real ca biomarker pentru leziunile pliurilor vocale, în special prin analiza raportului armonic-zgomot. Aceste date pot ghida dezvoltarea unor instrumente AI de screening vocal, capabile să identifice precoce cazurile suspecte și să reducă timpul până la diagnostic. Studiile viitoare trebuie să includă eșantioane mai mari și să exploreze caracteristici acustice suplimentare, stratificate riguros pe sex și tip de leziune.

Jenkins P. 2025. Voice as a biomarker: exploratory analysis for benign and malignant vocal fold lesions. Frontiers in Digital Health.DOI: 10.3389/fdgth.2025.1609811, https://www.frontiersin.org/journals/digital-health/articles/10.3389/fdgth.2025.1609811/full Image by cookie_studio on Freepik