Inteligența artificială (AI) promite să transforme modul în care se detectează cancerul laringian, utilizând înregistrări vocale pentru identificarea anomaliilor corzilor vocale.
Actualmente, diagnosticul pentru cancerele laringiene se bazează pe proceduri invazive, precum endoscopia nazală video și biopsiile, ceea ce poate duce la întârzieri semnificative în obținerea unui diagnostic corect.
Un studiu recent a evidențiat că analiza automată a vocii poate semnala probleme, de la noduli benigne la forme incipiente de cancer laringian, îmbunătățind astfel accesibilitatea și rapiditatea diagnosticării.
Cancerul laringian afectează anual peste un milion de persoane la nivel global și este responsabil pentru un număr semnificativ de decese. Factorii de risc includ fumatul, consumul de alcool și anumite tulpini de virusuri HPV.
Conform prognozelor, rata de supraviețuire pentru acest tip de cancer variază între 35% și 78%, în funcție de stadiul în care este depistat. Detectarea timpurie este esențială pentru creșterea șanselor de tratament eficient.
Studiul publicat în revista Frontiers în Digital Health arată că AI poate analiza înregistrări vocale pentru a identifica anomalii ale corzilor vocale, inclusiv leziuni benigne sau stadii incipiente de cancer.
Principalul autor al studiului, Phillip Jenkins, a subliniat importanța biomarkerilor vocali în distincția dintre pacienții cu leziuni și cei sănătoși. Răgușeala persistentă și dificultățile la înghițire sunt semne de avertizare importante.
Metodele actuale de diagnosticare, cum ar fi biopsiile și endoscopiile, sunt invazive și pot fi inaccesibile pentru mulți pacienți. O abordare mai simplă, bazată pe analiza vocală, ar putea revoluționa procesul de depistare a cancerului de gât.
În cadrul cercetării, au fost analizate înregistrările vocale ale 306 persoane, evidențiind variații acustice semnificative între grupuri. Deși s-au observat diferențe clare la bărbați, datele pentru femei au fost insuficiente pentru concluzii definitive.
Următorii pași includ extinderea studiului cu seturi de date mai mari și validarea rezultatelor în medii clinice. Aceasta ar putea conduce la dezvoltarea unor instrumente de diagnosticare bazate pe voce în următorii ani.
