الصوت كتحليل: الإشارات المبكرة للسرطان والآفات الحميدة

قام باحثون من جامعة أوريغون للصحة والعلوم بتحليل تسجيلات صوتية من مجموعة بيانات Bridge2AI-Voice الجديدة المتاحة للجمهور، واكتشفوا ميزة صوتية بسيطة يمكنها الكشف عن أمراض الطيات الصوتية. نتحدث هنا عن نسبة التوافقيات إلى الضوضاء (HNR)، وهي نسبة "النغمات الموسيقية التوافقية" إلى الضوضاء. وقد ميّز مستواها وتنوعها أصوات الأشخاص المصابين بسرطان الحنجرة والآفات الحميدة عن الأصوات السليمة وبعض اضطرابات الصوت الأخرى. كان التأثير واضحًا بشكل خاص لدى الرجال المتوافقين جنسيًا؛ بينما لم تكن الدلالة الإحصائية كافية لدى النساء - ويُلقي المؤلفون باللوم على صغر حجم العينة ويدعون إلى توسيع نطاق البيانات. نُشر العمل كتقرير موجز في مجلة Frontiers in Digital Health.

خلفية الدراسة

• لماذا نبحث عن "علامات صوتية" أصلًا ؟ بحة الصوت شكوى شائعة. أسبابها متنوعة: من نزلات البرد والارتجاع إلى العقد/الزوائد اللحمية وسرطان الحنجرة. حاليًا، التشخيص هو زيارة أخصائي أنف وأذن وحنجرة وإجراء تنظير داخلي (باستخدام كاميرا في الأنف/الحلق). هذا التنظير دقيق، ولكنه ليس متاحًا دائمًا بسرعة، ولا يُناسب المراقبة الذاتية المنزلية. الفحص المسبق ضروري: طريقة بسيطة لمعرفة من يجب عليه زيارة الطبيب أولًا.
• ما هو المؤشر الحيوي الصوتي ؟ الكلام إشارة يمكن تسجيلها بسهولة على الهاتف. ويمكن استخدام "نمطه" لتقييم كيفية اهتزاز الطيات الصوتية. تجعل الإصابات الاهتزازات غير متساوية: مزيد من "الضوضاء" وقليل من "الموسيقى".
• لماذا تُعدّ مجموعات البيانات الجديدة مهمة ؟ في السابق، اعتمدت هذه الأعمال على عينات صغيرة "مُعدّة منزليًا" - فالنماذج كانت هشة. Bridge2AI-Voice هي مجموعة كبيرة ومتعددة المراكز، مُجمّعة أخلاقيًا، من التسجيلات الصوتية المرتبطة بالتشخيصات. صُممت لتكون "أرضية اختبار مشتركة" لتدريب واختبار الخوارزميات على بيانات ضخمة ومتنوعة.
• أين تكمن الصعوبات الرئيسية ؟
  • يتغير الصوت بسبب الميكروفون، ضوضاء الغرفة، البرد، التدخين، اللغة، الجنس والعمر.
  • يوجد تقليديًا عدد أقل من البيانات المتعلقة بالإناث، ويكون الصوت الأنثوي أعلى في التردد - حيث تتصرف المقاييس بشكل مختلف.
  • لا يمكن لأي اختبار "منزلي" أن يحل محل الفحص أو إجراء التشخيص - على الأكثر، يساعد في اتخاذ القرار: "هل من الضروري استشارة أخصائي الأنف والأذن والحنجرة بشكل عاجل؟"
• لماذا تحتاج العيادة والمرضى إلى هذا ؟ إذا أمكن اختيار الأشخاص المعرضين لخطر الإصابة بالعقد/الأورام لموعد ذي أولوية من خلال موعد قصير، فسيُسرّع ذلك التشخيص، ويُقلّل من الإحالات غير الضرورية، ويُوفّر أداةً للمراقبة الذاتية بين الزيارات (بعد الجراحة، وأثناء العلاج).
• إلى أين ينبغي أن يؤدي هذا: إلى تطبيقات/وحدات طب عن بعد معتمدة والتي:
  1. كتابة خطاب وفقًا للمعيار (عبارة + "aaa" مطولة)،
  2. حساب الميزات الأساسية (HNR، التذبذب، الوميض، F0)،
  3. إصدار توصية بالاتصال بأخصائي إذا كان الملف الشخصي مثيرًا للقلق،
  4. الحفاظ على الديناميكية بعد العلاج.

الفكرة بسيطة: "أعطي الهاتف لأذن طبيب الأنف والأذن والحنجرة" - ليس من أجل التشخيص، ولكن حتى لا تفوت أولئك الذين يحتاجون إلى مساعدة سريعة وجهاً لوجه.

ماذا فعلوا بالضبط؟

• لقد قمنا بإصدار أول مجموعة بيانات Bridge2AI-Voice التي تم جمعها بشكل أخلاقي ومتعددة المراكز، وهو مشروع رائد للمعاهد الوطنية للصحة حيث يتم ربط التسجيلات الصوتية بالمعلومات السريرية (التشخيصات والاستبيانات وما إلى ذلك).
• تم تشكيل عينتين تحليليتين:
  1. "سرطان الحنجرة / العقد الحميدة / السليمة"؛
  2. "السرطان أو العقيدات الحميدة" مقابل خلل النطق التشنجي وشلل الطيات الصوتية (أسباب شائعة أخرى لبحة الصوت).
• تم تحديد سمات الصوت الأساسية من خلال عبارات موحدة: النغمة الأساسية (F0)، والارتعاش، والوميض، ونسبة التباين في الصوت (HNR)، وقورنت المجموعات باستخدام إحصاءات غير بارامترية. النتيجة: كانت الفروق الأكثر استقرارًا في نسبة التباين في الصوت (HNR) ونسبة التباين في الصوت (F0)، حيث كان التباين في الصوت (HNR) وتباينه هو الأفضل في التمييز بين الآفات الحميدة والآفات الطبيعية وسرطان الحنجرة. كانت هذه الإشارات أكثر وضوحًا لدى الرجال.

لماذا هذا مهم؟

• الفحص المبكر دون مسبار. حاليًا، غالبًا ما يتطلب التشخيص تنظير الأنف، وفي حال الاشتباه، خزعة. إذا استطاعت الميزات الصوتية البسيطة، إلى جانب الذكاء الاصطناعي، تحديد أولوية من يحتاجون إلى التنظير، فسيتمكن المرضى من زيارة أخصائي أنف وأذن وحنجرة أسرع، وستُقلل الإحالات غير الضرورية. هذا يُكمّل الطبيب، وليس بديلاً عنه.
• بيانات ضخمة للصوت. يُعدّ Bridge2AI-Voice مشروعًا نادرًا يُجمع فيه الصوت باستخدام بروتوكولات موحدة، ويُربط بالتشخيصات؛ وتتوفر البيانات للباحثين عبر PhysioNet / Health Data Nexus. يُسرّع هذا تطوير مؤشرات حيوية صوتية موثوقة بدلًا من "تطبيقات خارقة" تعتمد على عينات صغيرة.

ما هو HNR؟

عندما نتحدث، تهتز الطيات الصوتية وتُصدر نغمات توافقية. لكن الاهتزاز ليس مثاليًا أبدًا، فهناك دائمًا ضوضاء في الإشارة. يُشير اهتزاز الطيات الصوتية (HNR) ببساطة إلى مقدار "الموسيقى" في الصوت مقارنةً بـ"الفحيح". عندما تتضرر الطيات، يصبح الاهتزاز أقل انتظامًا، فيزداد التشويش، وينخفض اهتزاز الطيات الصوتية (HNR)، وتزداد تقلباته. هذا هو النمط الذي رصده المؤلفون.

إخلاءات المسؤولية الهامة

• هذا تحليل تجريبي استكشافي: بدون مصادقة سريرية، مع قيود على عينة النساء، لذا لم تكن آثارهن ذات دلالة إحصائية. هناك حاجة إلى بيانات أكبر وأكثر تنوعًا، و"تدقيق" للنماذج في عيادات مختلفة وبلغات مختلفة.
• الصوت شيء متعدد القيم: فهو يتأثر بالبرد، والتدخين، والارتجاع، والميكروفون، والضوضاء في الغرفة. يجب أن يكون أي "اختبار منزلي" قادرًا على مراعاة السياق، وأن يكون بمثابة مُرشِّح للإحالة إلى أخصائي أنف وأذن وحنجرة، وليس تشخيصًا عشوائيًا.

ماذا بعد؟

• توسيع مجموعة البيانات (بما في ذلك البيانات الخاصة بالنساء والأعمار)، وتوحيد المهام والصوتيات (قراءة عبارة، أو إطالة "aaa"، وما إلى ذلك)، ومحاولة استخدام نماذج متعددة الوسائط (الصوت + أعراض الاستبيان/عوامل الخطر).
• ربط العلامات الصوتية بنتائج الفحص (التنظير الداخلي، التنظير الشعاعي) والديناميكيات بعد العلاج - بحيث يمكن أيضًا استخدام ملف تعريف HNR للمراقبة.
• استمرار "العلم المفتوح": تقوم Bridge2AI-Voice بالفعل بنشر إصدارات من مجموعة البيانات والأدوات - وهذه فرصة للوصول بسرعة إلى الطيارين الحقيقيين في العيادات.

خاتمة

من الممكن "سماع" مشاكل الطيات الصوتية من خلال الصوت، وربما يُحيل الشخص إلى الأخصائي المناسب في وقت أقرب. في الوقت الحالي، يُعدّ هذا دليلاً واضحاً (التردد الصوتي العالي وتنوعه)، ولكن بفضل البيانات المفتوحة الضخمة، أصبحت المؤشرات الحيوية الصوتية أخيراً أداة فحص موثوقة.

المصدر: جينكينز ب. وآخرون. الصوت كمؤشر حيوي: تحليل استكشافي لآفات الطيات الصوتية الحميدة والخبيثة. مجلة فرونتيرز في الصحة الرقمية ، ٢٠٢٥ (مقبولة للنشر). البيانات - Bridge2AI-Voice (NIH/PhysioNet).