هوش مصنوعی و تشخیص زودهنگام سرطان حنجره از طریق تحلیل صدا

تشخیص زودهنگام سرطان حنجره یکی از مهم‌ترین چالش‌های پزشکی در جهان است، زیرا موفقیت درمان تا حد زیادی به زمان شناسایی بیماری بستگی دارد. پژوهش‌های جدید نشان می‌دهند که هوش مصنوعی می‌تواند با تحلیل فایل‌های صوتی کوتاه، نشانه‌های اولیه سرطان حنجره را شناسایی کند. این روش غیرتهاجمی، سریع و بالقوه در دسترس، می‌تواند تحولی بزرگ در تشخیص و درمان این نوع سرطان ایجاد کند.

اهمیت سرطان حنجره و چالش‌ های تشخیصی

سرطان حنجره بیش از یک میلیون نفر را در سراسر جهان تحت تأثیر قرار می‌دهد و سالانه جان حدود صد هزار نفر را می‌گیرد. این بیماری بیستمین سرطان شایع در جهان است و عواملی مانند سیگار کشیدن، مصرف الکل و برخی از سویه‌های ویروس HPV از عوامل اصلی خطر محسوب می‌شوند.

تشخیص زودهنگام مهم‌ترین عامل در موفقیت درمان است؛ نرخ بقای بیماران در صورت تشخیص به‌موقع می‌تواند از ۳۵ درصد به ۹۰ درصد افزایش یابد. روش‌های تشخیصی فعلی مانند آندوسکوپی بینی و بیوپسی تهاجمی، ناراحت‌کننده و زمان‌بر هستند و نیازمند تجهیزات و تخصص ویژه‌اند. این محدودیت‌ها باعث می‌شود که بسیاری از بیماران دسترسی سریع به تشخیص را نداشته باشند، به‌ویژه در مناطق کم‌برخوردار.

هوش مصنوعی و تحلیل فایل صوتی

پژوهش‌های جدید نشان می‌دهند که یک فایل صوتی کوتاه می‌تواند ابزاری قدرتمند برای تشخیص زودهنگام سرطان حنجره باشد. دانشگاه بهداشت و علوم اورگن آمریکا در مطالعه‌ای بیش از ۱۲ هزار و ۵۰۰ فایل صوتی مربوط به ۳۰۶ نفر را بررسی کرد. هوش مصنوعی در این مطالعه توانست با تحلیل الگوهای صوتی ظریف مانند تغییرات در زیر و بمی صدا، بلندی و وضوح هارمونیک، ناهنجاری‌های تارهای صوتی و ضایعات اولیه را شناسایی کند.

• استفاده از نشانگرهای زیستی صوتی برای تمایز صدای بیماران دارای ضایعه از افراد سالم.
• شناسایی تفاوت‌های قابل توجه در نسبت هارمونیک به نویز و زیر و بمی صدا در مردان بین افراد سالم، افراد دارای ضایعات خوش‌خیم و مبتلایان به سرطان.
• پیش‌بینی اینکه الگوهای کمتر قابل تشخیص در زنان ممکن است به دلیل کوچک بودن حجم نمونه باشد و نیاز به داده‌های گسترده‌تر دارد.

مزایای بالقوه و کاربردهای بالینی

استفاده از هوش مصنوعی برای تشخیص سرطان حنجره می‌تواند مزایای فراوانی داشته باشد:

• غیرتهاجمی بودن: برخلاف روش‌های سنتی، نیاز به نمونه‌برداری یا آندوسکوپی ندارد.
• سرعت و راحتی: تنها با یک فایل صوتی کوتاه، امکان تحلیل و تشخیص اولیه فراهم می‌شود.
• دسترسی گسترده: این ابزار می‌تواند به‌صورت نرم‌افزار تلفن همراه یا سیستم‌های ساده در کلینیک‌های کوچک نیز مورد استفاده قرار گیرد.
• پایش مداوم: افراد در معرض خطر می‌توانند به صورت دوره‌ای صدای خود را ثبت کرده و سلامت تارهای صوتی خود را پیگیری کنند.

گام‌ های بعدی پژوهش

این مطالعه یک قدم اولیه اما بسیار مهم است. محققان تأکید می‌کنند که:

• مدل‌های هوش مصنوعی باید با مجموعه‌داده‌های بزرگ‌تر و با برچسب‌گذاری حرفه‌ای آموزش داده شوند.
• سیستم‌های AI باید در محیط‌های بالینی واقعی آزمایش شوند تا دقت و کارایی آن‌ها تأیید گردد.
• ابزار تشخیص باید برای هر دو جنس زن و مرد به‌طور مؤثر کار کند.
• پیش‌بینی می‌شود که ابزار تشخیص ضایعات تارهای صوتی در دو سال آینده وارد مرحله آزمایش‌های اولیه شود.

نتیجه‌ گیری

هوش مصنوعی با تحلیل فایل صوتی یک روش نوین و غیرتهاجمی برای شناسایی زودهنگام سرطان حنجره ارائه می‌دهد. اگر این فناوری با داده‌های بیشتر و آزمایش‌های بالینی گسترده پشتیبانی شود، می‌تواند تحول بزرگی در تشخیص و درمان این بیماری ایجاد کند. استفاده از چنین ابزاری نه تنها امکان تشخیص سریع و دقیق را فراهم می‌کند، بلکه دسترسی بیماران در مناطق دورافتاده را نیز به مراقبت‌های پزشکی حیاتی تسهیل می‌کند. یافته‌های این پژوهش در ژورنال Frontiers in Digital Health منتشر شده و افق روشنی برای آینده پزشکی دیجیتال و تشخیص سرطان ارائه می‌دهد.