Сеченовский университет: ИТ-платформа для оценки рисков кардиометаболических заболеваний по голосу

Основные статьи:

• Системы поддержки принятия врачебных решений (СППР, CDS)
• Машинное обучение (Machine Learning)
• Искусственный интеллект в медицине

2026: Разработка прототипа ИТ-платформы для оценки рисков кардиометаболических заболеваний по голосу

Команда выпускников Цифровой кафедры Сеченовского Университета разработала прототип уникального цифрового приложения на основе ИИ, позволяющего оценивать риск сердечно-сосудистых и метаболических заболеваний по голосовым биомаркерам. Для тестирования пользователю достаточно записать короткий аудиофайл с помощью смартфона. В течение нескольких секунд приложение формирует результат. Разработка получила грант Фонда содействия инновациям, а также вошла в финал конкурса «Окно открытых инноваций». Об этом университет сообщил 11 февраля 2026 года.

Разработанное цифровое решение автоматически выдает пользователю инструкцию по записи аудиофайла, анализирует голосовой сигнал и выдает результат. Как объяснил автор проекта, выпускник Цифровой кафедры Сеченовского Университета, к.б.н. Денис Кузнецов, в процессе речи задействованы дыхательная система, мышцы гортани и артикуляционного аппарата, а также механизмы нервной регуляции. При изменениях состояния организма, например, при воспалительных процессах, нарушениях обмена веществ или повышенной нагрузке на сердечно-сосудистую систему, параметры голоса могут изменяться. На слух эти изменения практически не различимы, однако их можно выявить с помощью цифровой обработки аудио-сигналов и методов машинного обучения.

Мы создали прототип платформы, которая анализирует голосовые паттерны, чтобы выявлять предрасположенность к развитию кардиометаболических заболеваний - артериальной гипертензии, ишемической болезни сердца, сахарного диабета 2-го типа и других, – рассказал разработчик. – В перспективе эту технологию можно будет применять для предварительной оценки рисков при диспансеризации, дистанционного мониторинга состояния пациентов, а также для прогнозирования нагрузки на систему здравоохранения. В отличие от зарубежных аналогов, которые пока находятся на этапе регистрации, наше решение адаптировано к особенностям русскоязычной речи, а также дополнено уникальными функциями, которые в дальнейшем могут быть полезны для эпидемиологических исследований.

Алгоритмы приложения обучают на мультицентровых клинических данных пациентов, а также на аудиозаписях здоровых добровольцев, собранных в ходе годового эксперимента. Совокупный объем базы превышает 4000 уникальных аудиофайлов. Чувствительность и специфичность для большинства моделей уже сегодня превышает 81% и 90%. В дальнейших планах команды - разработка модели машинного обучения для прогнозирования состояния пациентов, проведение мультицентрового сбора данных с расширенными когортами пациентов, регистрационные мероприятия и проведение пилотных исследований в клиниках.Международный конгресс по anti-age и эстетической медицине — ENTERESTET 2026

Разработка платформы для оценки кардиометаболических рисков по голосу -перспективное направление на стыке медицины и цифровых технологий, считает научный руководитель проекта, директор Института персонализированной кардиологии Сеченовского Университета Филипп Копылов. Физиологическая связь между параметрами голоса и состоянием сердечно-сосудистой системы научно обоснована, а неинвазивность метода открывает возможности для массового скрининга и дистанционного мониторинга. Вместе с тем, заявленные высокие показатели точности требуют независимой валидации в реальных клинических условиях. Критически важными также остаются вопросы регуляторного статуса и этические аспекты, включая защиту персональных голосовых данных.

На данном этапе платформа должна рассматриваться исключительно как инструмент предварительной оценки риска, а не как диагностическая система. Ее практическая ценность будет определена только после интеграции в действующие клинические протоколы под контролем медицинских специалистов, - заключил эксперт.