Ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong nhận dạng giọng nói ở bệnh nhân Parkinson

Nghiên cứu ứng dụng trí tuệ nhân tạo (Al) trong nhận dạng giọng của bệnh nhân Parkinson (PD) so với người khỏe mạnh, dữ liệu tiếng Việt. Nghiên cứu cắt ngang, thực hiện tại Bệnh viện Đại học Y Hà Nội từ năm 2024 đến 2025, với 20 bệnh nhân được chẩn đoán PD và 60 người đối chứng khỏe mạnh. Giọng nói được ghi âm: kéo dài nguyên âm /a/, /i/, /u/ (≥ 3 giây, lặp lại 3 lần), đọc câu chuẩn 25 âm tiết và nói tự do trong 30 giây. Đanh giá các đặc trưng âm học gồm jitter, shimmer, độ hài thanh (HNR), tần số cơ bản (F0) trung bình/ độ lệch chuẩn và chỉ số âm học (MFCC). Huấn luyện hai mô hình Al: Máy vectơ hỗ trợ với hàm nhân cơ sở (SVM - RBF kernel) và Mạng nơ-ron tích chập trên biểu phổ Mel, đánh giá bằng hệ kiểm định chéo 5 phần. Kết quả: Mô hình CNN đạt độ chính xác với AUC 0,91, độ nhạy 88% và độ đặc hiệu 84%.