Они применили алгоритмы машинного обучения для анализа голосовых записей 245 участников эксперимента. Эти участники записывали свои голоса до шести раз в день в течение двух недель с помощью специального мобильного приложения.
Модель анализировала множество голосовых биомаркеров, таких как изменения высоты тона, распределение звуковой энергии и резкость изменений. Эти параметры недоступны для человеческого слуха, но могут быть проанализированы с помощью алгоритмов. В результате модель смогла предсказывать гипертонию с точностью до 84% для женщин и 77% для мужчин.
Обычно артериальное давление измеряется с помощью специальных устройств с манжетой, которые надеваются на руку. Однако такие устройства могут быть недоступны в малообеспеченных регионах. Новый метод, основанный на анализе голоса, может стать важным инструментом для выявления гипертонии в таких местах, где доступ к традиционным медицинским приборам ограничен.
По данным Всемирной организации здравоохранения, более 25% населения мира страдает гипертонией, и половина из них не знает о своем заболевании. Поэтому такой неинвазивный и доступный метод диагностики может значительно улучшить выявление и лечение гипертонии по всему миру.
Подписывайтесь на наш Telegram-канал, чтобы всегда оставаться в курсе событий.
