أوريغون، الولايات المتحدة (أخبار إنمائية) — أظهر باحثون في جامعة أوريغون للصحة والعلوم أنه يمكن اكتشاف آفات الحبال الصوتية من خلال صوت المريض، ما يفتح الباب أمام تطبيق جديد للذكاء الاصطناعي يمكنه التعرف على علامات الإنذار المبكر لسرطان الحنجرة عبر التسجيلات الصوتية. وقد تكون هذه الآفات حميدة، لكنها قد تشير أيضاً إلى المراحل المبكرة من سرطان الحنجرة.
ونُشرت الدراسة في 12 أغسطس/آب في مجلة Frontiers in Digital Health، ونقلها موقع EurekAlert، ما يبرز الإمكانات الكبيرة للكشف المبكر غير التوغلي عن هذا المرض الذي يشكل عبئاً صحياً عاماً بالغ الأهمية.
وفي عام 2021، أُبلغ عن نحو 1.1 مليون حالة إصابة بسرطان الحنجرة حول العالم، وأسفر المرض عن وفاة ما يقرب من 100 ألف شخص. وتشمل عوامل الخطر التدخين، واستهلاك الكحول، والإصابة بفيروس الورم الحليمي البشري. وتتراوح نسبة البقاء على قيد الحياة لمدة خمس سنوات بين 35% و78%، حسب مرحلة الورم وموقعه داخل الحنجرة.
ويعد الكشف المبكر عن المرض أمراً بالغ الأهمية، حيث يتم حالياً تشخيص سرطان الحنجرة عبر تنظير الأنف بالفيديو والخزعات، وهي إجراءات تدخلية تتطلب خبرة متخصصين، وقد يؤدي محدودية الوصول إلى الأطباء المختصين إلى تأخير التشخيص، مما يقلل من فرص نجاح العلاج وتحسين النتائج.
وقال الدكتور فيليب جينكينز، باحث ما بعد الدكتوراه في المعلوماتية السريرية بجامعة أوريغون للصحة والعلوم والمؤلف المشارك للدراسة: «نظهر هنا أنه باستخدام مجموعة بيانات، يمكننا الاستفادة من المؤشرات الحيوية الصوتية للتمييز بين أصوات المرضى المصابين بآفات الحبال الصوتية وأولئك غير المصابين».
ويشارك جينكينز وزملاؤه في مشروع «Bridge2AI-Voice» ضمن ائتلاف «Bridge2AI» التابع للمعهد الوطني الأميركي للصحة، وهو مبادرة تهدف إلى تطبيق الذكاء الاصطناعي على التحديات الطبية الحيوية المعقدة.
وفي الدراسة، حلل الباحثون الاختلافات في النبرة، والطبقة، والحجم، والوضوح باستخدام النسخة الأولى من مجموعة بيانات عامة للذكاء الاصطناعي المتعلقة بالصوت، والتي ضمت أكثر من 12 ألف تسجيل صوتي لـ306 مشاركين من أنحاء أمريكا الشمالية. وقد كان عدد قليل من المشاركين مصابين بسرطان الحنجرة المعروف، أو بآفات حميدة في الحبال الصوتية، أو بحالات أخرى مثل خلل النطق التشنجي وشلل الحبال الصوتية أحادي الجانب.
ويخطط الباحثون لتوسيع دراستهم عبر تطبيق خوارزميات ذكاء اصطناعي جديدة على مجموعات بيانات أكبر واختبارها على أصوات المرضى في المستشفيات. وقال جينكينز: «للانتقال من هذه الدراسة إلى أداة ذكاء اصطناعي قادرة على التعرف على آفات الحبال الصوتية، سنقوم بتدريب النماذج باستخدام مجموعة أكبر من التسجيلات الصوتية المصنفة من قبل متخصصين، ثم نحتاج إلى اختبار النظام للتأكد من فعاليته على قدم المساواة لدى النساء والرجال».
وتجري حالياً تجارب على أدوات صحية تعتمد على الصوت، ويتوقع جينكينز أنه مع توافر مجموعات بيانات أكبر والتحقق السريري، قد تدخل أدوات مماثلة للكشف عن آفات الحبال الصوتية مرحلة الاختبار التجريبي خلال العامين المقبلين.
