Algorytmy matematyczne rozpoznają chorobę Parkinsona

Matematyk Max Little pracuje nad sposobami diagnozowania choroby Parkinsona poprzez analizę nagrań głosowych. W ramach udoskonalenia algorytmów używanych w badaniach, podczas konferencji TEDGlobal w Edynburgu, poprosił o pomoc i przeprowadzanie trzyminutowych rozmów telefonicznych w celu nagrania próbek głosów.

Choroba Parkinsona jest aktualnie trudna do zdiagnozowania ze względu na brak możliwości zbadania za pomocą np. analizy krwi. Zauważalnym symptomem choroby są natomiast zaburzenia w artykułowaniu dźwięków. Na tym też bazuje Max Little realizując swoje badania.

Algorytmy Maxa Little mają aktualnie 86-procentowy współczynnik wykrywalności przy losowej próbie głosów oraz 99-procentowy współczynnik przy rozwiniętych stadiach choroby. Ogłoszona na TEDglobal prośba ma na celu zwiększyć ilość próbek ludzkich głosów o 10 tys. i tym samym przyczynić się do poprawy wykrywalności choroby Parkinsona.

Ogromnymi plusami metody opracowywanej przez Maxa Little jest nieinwazyjny sposób badania oraz niezwykle niski koszt samego badania. Rozmowy telefoniczne można przeprowadzić w takich państwach jak USA, Wielka Brytania, Kanada, Meksyk, Hiszpania, Argentyna i Brazylia.

Max Little zaczął badania nad matematycznym ujęciem głosu ludzkiego podczas pisania swojego doktoratu w 2003 roku. Pomysł połączenia jego badań z samą chorobą Parkinsona wyszedł od Andy’ego Grove’a, jednego z założycieli firmy Intel, który zapadając na parkinsonizm postanowił przeznaczać fundusze na badanie tej choroby. Dzięki zastosowaniu algorytmów Little’a poziom wykrywalności wzrósł z 50 proc. do 86 proc.