Gjatë një telefonate me një mikun tonë që nuk është mirë, e kuptojmë gjithmonë gjëndjen e tij shëndetsore. Por, çfarë elementësh përdor truri ynë për të arritur një përfundim të tillë? Në të vërtetë, ajo që flet një person nuk është elementi i vetëm që përdor truri ynë për të analizuar gjendjen shëndetsore të bashkëbiseduesit tonë.

    Sëmundje si depresioni, Parkinson apo Alzaimer kanë një impakt të madh në funksionimin neurologjik të pacientëve e mund të ndryshojë mënyrën e të folurit. Kështu zëri përmban shumë informacione mbi gjendjen shëndetsore. Nëse një person flet duke pëshpëritur, më ngadalë apo zgjat vokalet, truri ynë analizon pa vetëdije shumë parametra vokalë, që janë të ndarë në dy kategori. 

    Nga njëra anë, parametrat akustike që masin cilësinë e zërit, si frekuenca, energjia, gjerësia e zërit apo zëri hundor.
    Nga ana tjetër, parametrat prozodike që masin intonacionin, ritmin, kohëzgjatjen dhe theksin e gjuhës. Këto tregues të cilësisë së të folurit na lejojnë të shpjegojmë ritmin e bashkëbisedimit dhe shqiptimin e oratorit. 

    Të gjitha këto informacione janë “shënja” vokale që përdoren për të bërë një vlerësim mbi bashkëbiseduesin tonë. Sot, algoritmet e inteligjencës artificiale, duke analizuar dhe interpretuar shënjat vokale të mësipërme, mund të identifikojnë një sërë patologjish të një personi që i kemi regjistruar zërin. Kjo teknologji përdor të ashtëquajturën “deep learning”, që na lejon të bëjmë një klasifikim të kënaqshëm midis subjekteve të shëndetshme dhe pacientëve të sëmurë. Për shembull, në identifikimin e depresionit ka një efikasitet që arrin në 74%. Për të nxjerrë dhe klasifikuar shenjat vokale, ky sistem studion edhe përmbajtjen e frekuencave të regjistrimeve audio. Kjo mënyrë jep shumë rezultate të mira. I vetmi difekt qëndron tek mungesa e interpretimeve të parametrave të nxjerra. sepse pika kyçe është: çfarë sinjalesh zanore ka dëgjuar sistemi për të thënë që një person vuan nga depresioni?

    Një aplikim tjetër premtues i kësaj teknologjie është mjeku virtual. Kjo figurë, ka qenë shumë efikase në monitorimin e gjumit dhe të lodhjes me anë të aplikacionit Kanopèe, ofrojnë një konsulencë të personalizuar pacientit, mbi bazën e informacioneve që ky aplikacion regjistron rregullisht.

    Një bashkëpunim midis laboratorit të kërkimeve informatike të Bordosë dhe laboratorit SANPSY të universitetit të Bordosë po punon për të integruar inteligjencën artificiale me analizën e zërit për të matur pagjumësinë e personave. Ky eksperiment lejon të vëzhgohet pagjumësia e personave në jetën e përditshme, ku mjeku nuk mund të jetë i pranishëm e të vlerësojë efikasitetin e këshillave që jep aplikacioni.

   Përse këto sisteme nuk përdoren akoma në praktikat klinike?

    Diferencat gjuhësore tek database është pengesa më e madhe për bashkimin e rezultateve të marra nga studime të ndryshme. Një tjetër vështirësi tjetër është dhe ekzaminimi i disa patologjive njëkohësisht. Për shembull, një person me depresion mund të jetë disleksik dhe me rrufë. Në këto raste, të dy sëmundjet janë të shprehura tek zëri dhe njohuritë e deritanishme nuk janë të mjaftueshme për të bërë dallimet përkatëse. Janë të nevojshme pra studime për të kompletuar modelet matematike e për ta sjellë pak e nga pak në një model “universal”. Për të shkuar më tej, duhet të perfeksionohet edhe besueshmëria e sistemeve inteligjente sepse një diagnozë e gabuar mund të ketë pasoja për pacientët. Edhe pse disa sëmundje janë gjetur me shumë sukses nga AI, besueshmëria e tyre duhet verifikuar shumë herë. Ashtu si rekomandon fizikanti dhe filozofi i shkencave Étienne Klein: “kërkimet janë një proces që kërkon kohë”.

    Një tjetër pengesë për progresin e kësaj teknologjie është etik: çështja e “privacy” e personave që mbajnë aparatet që regjistrojnë zërin. Nëse përdorimi i kësaj teknologjie përmirëson shëndetin e pacientëve është një gjë e mirë, por nuk mund të themi të njëjtën gjë për përdorimin e saj nga ana e privatëve, që mund ta përdorin apo dhe ti shesin këto të dhëna pa dijeninë e miratimin e personave, e aq më keq për përfitime personale.

Vincent Martin