МОСКВА, 12 февраля. — Команда выпускников Цифровой кафедры Сеченовского университета разработала прототип уникального цифрового приложения на основе искусственного интеллекта, способного оценивать риск развития сердечно-сосудистых и метаболических заболеваний по голосовым биомаркерам. Пользователю достаточно записать короткий аудиофайл с помощью смартфона — уже через несколько секунд приложение формирует результат. Разработка уже получила грант Фонда содействия инновациям и вошла в финал престижного конкурса «Окно открытых инноваций», сообщили в пресс-службе Сеченовского университета.

Цифровое решение автоматически дает пользователю инструкцию по записи голоса, анализирует сигнал и выдает заключение. Как пояснил автор проекта, кандидат биологических наук, выпускник Цифровой кафедры Сеченовского Университета Денис Кузнецов, в процессе речи задействованы дыхательная система, мышцы гортани, артикуляционный аппарат и механизмы нервной регуляции. При изменениях в организме — воспалительных процессах, нарушениях обмена веществ или повышенной нагрузке на сердечно-сосудистую систему — параметры голоса могут меняться. На слух эти изменения практически незаметны, но их способна уловить цифровая обработка аудиосигналов и алгоритмы машинного обучения.

«Мы создали прототип платформы, которая анализирует голосовые паттерны для выявления предрасположенности к артериальной гипертензии, ишемической болезни сердца, сахарному диабету 2-го типа и другим кардиометаболическим заболеваниям, — рассказал Кузнецов. — В перспективе технологию можно будет применять для предварительной оценки рисков при диспансеризации, дистанционного мониторинга пациентов и даже прогнозирования нагрузки на систему здравоохранения. В отличие от зарубежных аналогов, наше решение адаптировано к особенностям русскоязычной речи и дополнено уникальными функциями, полезными для эпидемиологических исследований».

Обучение алгоритмов проводится на мультицентровых клинических данных пациентов, а также на аудиозаписях здоровых добровольцев, собранных в ходе годового эксперимента SIRIUS2023. Совокупный объем базы превышает 4000 уникальных аудиофайлов. Чувствительность большинства моделей уже превышает 81%, а специфичность — 90%. В планах команды — разработка модели для прогнозирования динамики состояния пациентов, мультицентровой сбор данных с расширенными когортами, регистрационные мероприятия и пилотные исследования в клиниках.

Научный руководитель проекта, директор Института персонализированной кардиологии Сеченовского университета Филипп Копылов, отметил, что разработка платформы — перспективное направление на стыке медицины и цифровых технологий. Физиологическая связь между параметрами голоса и состоянием сердечно-сосудистой системы научно обоснована, а неинвазивность метода открывает возможности для массового скрининга и дистанционного мониторинга. Вместе с тем эксперт подчеркнул, что заявленные высокие показатели точности требуют независимой валидации в реальных клинических условиях. Критически важными остаются вопросы регуляторного статуса и этические аспекты, включая защиту персональных голосовых данных.

«На данном этапе платформа должна рассматриваться исключительно как инструмент предварительной оценки риска, а не как диагностическая система. Ее практическая ценность будет определена только после интеграции в действующие клинические протоколы под контролем медицинских специалистов», — заключил Копылов.