Giọng nói có thể dự đoán nguy cơ bệnh tim mạch vành Leave a comment

Bệnh động mạch vành là loại bệnh tim phổ biến nhất, ảnh hưởng đến 18,2 triệu người từ 20 tuổi trở lên ở Mỹ. Các nhà nghiên cứu tại Mayo Clinic phối hợp với một nhà khoa học từ Đại học Tel Aviv (Israel) chỉ ra rằng, việc phân tích các mẫu giọng nói sử dụng trí thông minh nhân tạo (AI) có thể giúp dự đoán nguy cơ mắc bệnh mạch vành, các biến chứng của nó.

Bệnh động mạch vành đặc trưng bởi sự tích tụ các mảng bám ở thành trong của động mạch vành, nơi cung cấp máu cho tim. Sự tích tụ các mảng bám dẫn đến thu hẹp hoặc tắc nghẽn các động mạch, làm giảm lượng máu cung cấp cho tim. Các biến chứng liên quan đến bệnh mạch vành bao gồm đau thắt ngực, đau ngực, suy tim, đau tim.

Các tác giả của nghiên cứu đã so sánh những đặc điểm của giọng nói, chẳng hạn như biên độ và cao độ của những người bị bệnh mạch vành với những người khỏe mạnh. Họ phát hiện ra rằng, các bệnh nhân mắc bệnh mạch vành có đặc điểm giọng nói cụ thể.

Những người tham gia nghiên cứu được chụp động mạch vành, trong đó sử dụng tia X để đánh giá tình trạng của chúng. Các chuyên gia thu bản ghi âm giọng nói của từng người với sự trợ giúp của ứng dụng di động. Bệnh nhân được yêu cầu cung cấp ba mẫu giọng nói khác nhau: đọc một văn bản, mô tả trải nghiệm tiêu cực và tích cực.

Các nhà nghiên cứu sử dụng AI để phân tích mẫu âm thanh và trích xuất đặc điểm giọng nói mà họ phát hiện có liên quan đến bệnh mạch vành trong nghiên cứu trước đây. Họ lấy một điểm số đánh dấu sinh học duy nhất cho mỗi người bằng cách sử dụng các tính năng giọng nói. Sau đó, người tham gia được phân loại thành hai nhóm dựa trên điểm số của dấu ấn sinh học thấp hoặc cao.

Sau hai năm theo dõi, các nhà nghiên cứu phát hiện những người có điểm đánh dấu sinh học cao hơn có nguy cơ mắc bệnh hoặc nhập viện vì các triệu chứng liên quan đến bệnh mạch vành, chẳng hạn như đau ngực hoặc đau tim cao hơn 2,6 lần.

Việc phát hiện sớm bệnh động mạch vành bằng cách sử dụng phương pháp phân tích giọng nói có thể cải thiện kết quả điều trị của bệnh nhân. Cách tiếp cận này dựa vào việc thu thập các mẫu giọng nói bằng ứng dụng di động, có thể là một phương pháp không xâm lấn, hiệu quả về chi phí để sàng lọc từ xa những người có nguy cơ mắc bệnh mạch vành. Phân tích mẫu giọng nói có thể được sử dụng như một công cụ sơ bộ để xác định những bệnh nhân cần chú ý kỹ hơn về các biến cố bệnh mạch vành.

Bác sĩ Jaskanwal Deep Singh Sara, một thành viên nghiên cứu tại Mayo Clinic cho biết, công nghệ phân tích giọng nói không thay thế bác sĩ hoặc các phương pháp khám chữa bệnh hiện tại nhưng nó có thể hoạt động như một công cụ hỗ trợ cho việc chẩn đoán bệnh. “Cung cấp một mẫu giọng nói rất trực quan, thậm chí thú vị với bệnh nhân và nó có thể trở thành một phương tiện mở rộng để chúng tôi tăng cường quản lý bệnh nhân”, bác sĩ Jaskanwal nói. Nghiên cứu này được trình bày tại hội nghị của Hội Tim mạch học Mỹ diễn ra hồi đầu tháng 4, ở Washington, DC.

Tuy nhiên, cơ chế giải thích khả năng của những đặc điểm giọng nói này đóng vai trò là dấu ấn sinh học đối với bệnh mạch vành vẫn chưa rõ ràng. Việc tạo ra giọng nói và sự kiểm soát giọng nói thường có xu hướng vô thức, được điều chỉnh bởi hệ thống thần kinh tự chủ. Do đó, hệ thống thần kinh tự chủ là một mẫu số chung cơ bản kiểm soát giọng nói, chức năng tim, có thể giải thích khả năng của các tính năng giọng nói như một đại diện sức khỏe tim mạch. Hệ thống thần kinh tự chủ chịu trách nhiệm điều chỉnh các quá trình của cơ thể không nằm dưới sự kiểm soát tự nguyện hoặc có ý thức, bao gồm cả việc điều chỉnh nhịp tim, huyết áp. Ngoài ra, sự thay đổi nhịp tim có liên quan đến bệnh mạch vành.

Châu Vũ (Theo Medical News Today)