В будущем для оценки риска ИБС может не потребоваться никаких сложных алгоритмов. Оценка Фрамингема, лабораторные правила или исследования изображений могут быть заменены текущими образцами речи пациента и специальным приложением для смартфона, которое оценивает акустические записи.
Используя искусственный интеллект, команда ученых во главе с доктором Джасканвалем Сарой из клиники Майо в Рочестере заранее определила определенные характеристики и, в конечном счете, биомаркер из множества образцов речи. Например, у пациентов с сердечной недостаточностью было показано, что это коррелирует как с риском регоспитализации и смертности, так и с надвигающейся или уже существующей легочной гипертензией.
Исследователи хотели узнать, влияет ли голосовой биомаркер на возникновение боли в грудной клетке или боли в грудной клетке, связанной с клиникой, соответственно. Для проведения исследования было приглашено 108 пациентов (49 из них женщины, средний возраст 59 лет), которые пришли в клинику для проведения коронарной ангиографии. Средний период наблюдения составлял 24 месяца.
Голосовой биомаркер коррелировал как с первичными, так и с вторичными конечными точками – даже если исследователи учитывали тяжесть ИБС в базовой ангиографии: поразительный результат был связан с более чем вдвое большим риском развития острого коронарного синдрома или экстренной госпитализации в клинику из-за боли в грудной клетке. Кроме того, это коррелировало с трехкратным повышенным риском получения положительного стресс-теста в будущем или обнаружения ИБС в контрольной ангиографии.
Если эти результаты подтвердятся в более крупных исследованиях, доктор Адам Хартли и доктор Рамзи Хамис из Имперского колледжа Лондона увидят большой потенциал для неинвазивного голосового анализа, например, в области телемедицины.