Một nghiên cứu mới cho thấy trí tuệ nhân tạo (AI) có thể sớm hỗ trợ phát hiện sớm ung thư thanh quản chỉ thông qua phân tích giọng nói, mở ra hướng tiếp cận ít xâm lấn hơn so với các phương pháp chẩn đoán hiện nay.
Ung thư thanh quản vẫn là vấn đề sức khỏe toàn cầu đáng lo ngại. Năm 2021, khoảng 1,1 triệu ca mắc mới được ghi nhận trên thế giới, với khoảng 100.000 ca tử vong. Các yếu tố nguy cơ chính gồm hút thuốc, lạm dụng rượu và nhiễm virus HPV. Tỷ lệ sống sau 5 năm dao động từ 35% đến 78%, tùy thuộc vào vị trí và giai đoạn phát hiện khối u.
Hiện nay, chẩn đoán bệnh chủ yếu dựa vào nội soi mũi họng và sinh thiết — những phương pháp xâm lấn và có thể mất thời gian tiếp cận. Trong khi đó, phát hiện sớm được xem là yếu tố then chốt giúp cải thiện hiệu quả điều trị.
Nghiên cứu công bố trên Frontiers in Digital Health cho thấy những thay đổi rất nhỏ trong giọng nói có thể phản ánh bất thường ở dây thanh âm. Các tổn thương này có thể là lành tính, nhưng cũng có thể là dấu hiệu sớm của ung thư, từ đó cho phép AI nhận diện nguy cơ bệnh thông qua phân tích âm thanh.
“Chúng tôi cho thấy có thể sử dụng các dấu ấn sinh học từ giọng nói để phân biệt người có tổn thương dây thanh và người không có,” tiến sĩ Phillip Jenkins, nhà nghiên cứu tại Oregon Health & Science University, cho biết.
Nhóm nghiên cứu thuộc dự án Bridge2AI-Voice của National Institutes of Health (Mỹ), đã phân tích 12.523 bản ghi âm từ 306 người ở Bắc Mỹ. Các thông số như cao độ, dao động âm, biên độ và tỷ lệ hài–nhiễu (so sánh âm thanh có cấu trúc với nhiễu nền) được sử dụng để đánh giá đặc điểm giọng nói.
Kết quả cho thấy sự khác biệt rõ rệt về cao độ và tỷ lệ hài–nhiễu giữa nam giới khỏe mạnh, người có tổn thương lành tính và bệnh nhân ung thư thanh quản. Xu hướng này chưa được xác nhận rõ ở nữ giới, song các nhà khoa học cho rằng dữ liệu lớn hơn có thể làm sáng tỏ thêm.
Theo nhóm nghiên cứu, các biến đổi trong tín hiệu giọng nói không chỉ giúp theo dõi tiến triển tổn thương dây thanh mà còn có thể hỗ trợ phát hiện sớm ung thư, đặc biệt ở nam giới.
“Các bộ dữ liệu lớn, được thu thập có kiểm soát, có thể giúp biến giọng nói thành một dấu ấn sinh học hữu ích trong đánh giá nguy cơ ung thư trong lâm sàng,” Jenkins nhận định.
Nhóm nghiên cứu cho biết bước tiếp theo là thử nghiệm các thuật toán trên dữ liệu quy mô lớn hơn và kiểm chứng trong môi trường thực tế. Nếu được xác nhận, các công cụ chẩn đoán dựa trên giọng nói có thể được đưa vào thử nghiệm trong vài năm tới.
Ngày càng có nhiều nghiên cứu cho thấy giọng nói con người có thể chứa các dấu hiệu âm học tinh vi liên quan đến bệnh tật. Bằng cách phân tích các đặc điểm như độ ổn định cao độ và mức độ nhiễu, các nhà khoa học đang dần khám phá cách những tín hiệu này có thể tiết lộ bất thường sớm ở dây thanh quản. Ảnh: Shutterstock
