שימוש ב Speech Analysis ככלי תומך לאבחון פתולוגיות וניטורן

אבחון וניטור מצבים פתולוגיים על-פי ניתוח אות הדיבור הינו תחום מחקר חדש יחסית שהתפתח בעיקר בעשור האחרון (Lopez-de-Ipiña et al, 2018; Wang & Jo, 2007; Prasad, Babu, Siddaiah & Rao, 2016).

הפקת הדיבור הינה תהליך שמערב מערכות רבות בגוף האדם (כגון המח, הריאות, מיתרי הקול, איברי ההיגוי, ועוד). מכאן, שכל פתולוגיה במערכות אלו עשויה להשפיע על הדיבור. ניתן להבחין בחלק מהשפעות אלו באמצעות אנליזה של אות הדיבור.

הפוטנציאל הגלום באבחון וניטור מצבים פתולוגיים על פי הקול הוא עצום. לדוגמה, במהלך שיחות בסלולארי ניתן להפעיל אפליקציה שתנתח את הקול ותחפש סימנים המעידים על סיכוי לפתולוגיות מסויימות או על חומרתה של פתולוגיה קיימת. שיטה זו תאפשר הן גילוי מוקדם של מחלות והן מעקב אחר חולים כרוניים באמצעי לא פולשני ללא צורך בביקור במרפאה. למחלות מסוימות ניתן יהיה לעשות בדיקות סינון לכלל האוכלוסייה ולהפנות לבדיקות אנשים שלגביהם יש חשד למחלה. בנוסף, ניתן לשלב שיטה זו עם בדיקות נוספות כמו מדידת רעד או קצב הליכה עבור חולי פרקינסון, או ניתוח אופן הנשימה במקרה של מחלות ריאה.

לצורך המחקרים הוקלטו חולים מאובחנים במספר מחלות, להן קיים בסיס להניח שינויים בקול (פרקינסון ופתולוגיות במיתרי הקול). בנוסף, הוקלטו אנשים בריאים כקבוצת ביקורת.
פותחו מספר אלגוריתמים אשר שיכללו של מאפיינים אקוסטיים רבים המתאימים לפתולוגיות הנבדקות, כדי להפריד בין קבוצת החולים לבריאים.

התוצאות הראו כי על ידי שימוש בלמידת מכונה ניתן להפריד בין בריאים לחולים בפתולוגיה מסויימת ובין חולים עם פתולוגיות שונות, לדוגמא: בפרקינסון נמצאה הפרדה של כ- 70% בין בריאים לחולים, ובגידולים במיתרי הקול נמצאה הפרדה של 90% בין בריאים לחולים. לאור ממצאים אלו:
א. ניתן להשתמש במאפיינים שנמצאו רלוונטים עבור פתולוגיה מסויימת לצורך מעקב אחר אותם חולים (לאיתור הדרדרות במחלה, או שיפור בעקבות טיפול).
ב. יש מקום להמשיך ולחקור פתולוגיות נוספות על מנת למצוא מאפיינים אקוסטיים רלוונטים לאותן מחלות. הרצאה זו תסקור את הגישות המחקריות בתחום זה ויישומים קליניים אפשריים, תוך הדגמת מחקרים שערכנו בתחום זה ותוצאותיהם.