AI có thể nghe giọng nói để đo tốc độ lão hóa

Nghiên cứu được công bố trên Science Advances dựa trên dữ liệu của 2.928 người nói tiếng Tây Ban Nha tại Argentina, Chile, Colombia, Mexico và Peru. Nhóm tham gia bao gồm người khỏe mạnh, người suy giảm nhận thức nhẹ, bệnh Alzheimer và các dạng sa sút trí tuệ khác.

Các nhà nghiên cứu sử dụng thuật toán học máy để phân tích hơn 700 đặc điểm từ giọng nói. Chúng bao gồm cao độ, tốc độ nói, khoảng dừng, vốn từ và những đặc điểm liên quan đến cách một người tổ chức ngôn ngữ.

Từ dữ liệu đó, AI được huấn luyện để dự đoán tuổi theo giọng nói. Các nhà khoa học sau đó tính “speech age gap”, tức khoảng cách giữa tuổi mà hệ thống dự đoán và tuổi theo lịch.

Nếu AI dự đoán một người 70 tuổi trong khi người đó thực tế mới 60 tuổi, chẳng hạn, khoảng cách này là dương 10 năm.

Ứng dụng các chỉ số sinh học kỹ thuật số thu được từ giọng nói để phát hiện và định lượng mức độ suy giảm nhận thức ở người lớn tuổi - PMC

Một khoảng cách lớn không đồng nghĩa người đó chắc chắn đang mắc bệnh. Nhưng trong nghiên cứu, những người có suy giảm nhận thức thường có giọng nói được hệ thống đánh giá là “già” hơn tuổi thật.

GS Agustín Ibáñez, nhà thần kinh học và giáo sư về Sức khỏe não tại Trinity College Dublin, đồng thời là Giám đốc Latin American Brain Health Institute thuộc Universidad Adolfo Ibáñez, cho biết chỉ cần khoảng 4 phút ghi âm đã có thể cung cấp lượng thông tin đáng kể về quá trình lão hóa.

Khoảng cách tuổi của giọng nói còn liên hệ với nhiều “đồng hồ sinh học” khác. Ở một số nhóm, speech age gap có mối liên hệ với tuổi não được xác định từ hình ảnh thần kinh. Nó cũng liên quan đến các chỉ dấu biểu sinh - những thay đổi hóa học trên DNA thường được sử dụng để nghiên cứu tốc độ lão hóa sinh học.

Mô hình phân tích hàng loạt các yếu tố liên quan chỉ thông qua vài phút trò chuyện.

Ở những người mắc Alzheimer, khoảng cách này còn liên quan đến p-tau217, một protein trong máu được sử dụng như một dấu ấn sinh học liên quan đến bệnh Alzheimer.

Nói cách khác, giọng nói có thể phản ánh đồng thời nhiều quá trình. Khi con người nói, họ phải phối hợp hô hấp, thanh quản, vận động, thính giác, trí nhớ, khả năng lựa chọn từ ngữ và tổ chức câu. Vì vậy, thay đổi trong giọng nói có thể phản ánh sự thay đổi ở nhiều hệ thống chứ không chỉ cơ quan phát âm.

Nghiên cứu cũng tìm thấy mối liên hệ giữa speech age gap và tổng hợp những yếu tố xã hội và môi trường mà một người trải qua trong đời.

Hệ thống trí tuệ nhân tạo này có thể được sử dụng giúp các chẩn đoán đơn giản hơn.

Tuy nhiên, nghiên cứu mới chỉ cho thấy mối liên hệ chứ chưa chứng minh rằng một giọng nói “già hơn” có thể dự báo chắc chắn một người sẽ mắc chứng mất trí nhớ.

Các yếu tố như trầm cảm, căng thẳng, mệt mỏi, bệnh lý thanh quản, trình độ học vấn hoặc môi trường xã hội cũng có thể ảnh hưởng đến giọng nói.

Vì vậy, speech clock hiện phù hợp hơn với vai trò một chỉ dấu nghiên cứu hoặc công cụ sàng lọc tiềm năng. Để trở thành công cụ y tế, nó cần được kiểm chứng trên nhiều ngôn ngữ, nhiều nhóm dân cư và đặc biệt là các nghiên cứu theo dõi dài hạn để xác định liệu thay đổi trong giọng nói có thể xuất hiện trước khi suy giảm nhận thức hay không.

Bác sĩ AI của Trung Quốc lần đầu tiên chủ trì một phòng khám.