Возможности использования голосовых паттернов в диагностике сердечно-сосудистых заболеваний: систематический обзор

Цель. Определить возможность использования параметров акустического анализа речевого сигнала и речевых биомаркеров в диагностике и мониторинге сердечно-сосудистых заболеваний.

Материал и методы. Поиск информации проводился согласно требованиям и положениям Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA) в базах данных PubMed, Google Scholar, ClinicalTrials, КиберЛенинка и eLibrary. В обзор включены 14 оригинальных исследований, в которых анализировались голосовые параметры пациентов с сердечно-сосудистыми заболеваниями (хроническая сердечная недостаточность (ХСН), легочная гипертензия (ЛГ), ишемическая болезнь сердца (ИБС)). Изучались статические акустические признаки и динамические изменения при терапии. Сравнивались показатели у больных и здоровых, а также до и после лечения.

Результаты. В работах, посвященных изучению изменения параметров речевого сигнала у больных с ХСН, показано, что речевые индексы и акустические признаки отличаются при декомпенсации по сравнению с состоянием при выписке. В амбулаторных исследованиях отмечены независимые ассоциации скорости речи у пациентов с ХСН и/или ЛГ. В исследованиях, посвященных диагностике ИБС, голосовые биомаркеры ассоциированы с наличием атеросклероза коронарных артерий по данным коронароангиографии и с инцидентными коронарными событиями в последующем наблюдении.

Заключение. Текущий систематический обзор показал, что акустический анализ речевого сигнала и полученные с его помощью голосовые биомаркеры представляются доступными инструментами для дистанционного мониторинга сердечно-сосудистых заболеваний. Однако для внедрения в рутинную клиническую практику необходимо проведение многоцентровых исследований и стандартизация методики исследования речевого сигнала для валидации нового подхода, который может быть положен в основу удаленного скрининга и диагностики, а также динамического диспансерного наблюдения за пациентами с хроническими болезнями системы кровообращения.

1. Оганов Р. Г., Шальнова С. А., Масленникова Г. Я. Эпидемиология и профилактика сердечно-сосудистых заболеваний. Кардиология: Новости. Мнения. Обучение. 2025;13(1):73-94. EDN: DQPFQW.

2. Maor E, Sara JD, Orbelo DM, et al. Voice Signal Characteristics Are Independently Associated With Coronary Artery Disease. Mayo Clinic Proceedings. 2018;93:840-7. doi:10.1016/j.mayocp.2017.12.025.

3. Murton ODG, Hillman R, Majmudar M, et al. Acoustic Voice and Speech Biomarkers of Treatment Status during Hospitalization for Acute Decompensated Heart Failure. Applied Sciences. 2023;13:1827. doi:10.3390/app13031827.

4. Sara JDS, Maor E, Borlaug BA, et al. Non-invasive vocal biomarker is associated with pulmonary hypertension. PLOS ONE. 2020;15:e0231441. doi:10.1371/journal.pone.0231441.

5. Maor E, Perry D, Mevorach D, et al. Vocal Biomarker Is Associated With Hospitalization and Mortality Among Heart Failure Patients. Journal of the American Heart Association. 2020;9:e013359. doi:10.1161/JAHA.119.013359.

6. Pana MP, Busnatu S, Serbanoiu L, et al. Reducing the Heart Failure Burden in Romania by Predicting Congestive Heart Failure Using Artificial Intelligence: Proof of Concept. Applied Sciences. 2021;11:11728. doi:10.3390/app112411728.

7. Reddy MK, Pohjalainen H, Helkkula P, et al. Glottal flow characteristics in vowels produced by speakers with heart failure. Speech Communication. 2022;137:35-43. doi:10.1016/j.specom.2021.12.001.

8. Reddy MK, Helkkula P, Keerthana YM, et al. The automatic detection of heart failure using speech signals. Computer Speech & Language. 2021;69:101205. doi:10.1016/j.csl.2021.101205.

9. Amir O, Abraham WT, Azzam ZS, et al. Remote speech analysis in the evaluation of hospitalized patients with acute decompensated heart failure. JACC: Heart Failure. 2022;10(1):41-9. doi:10.1016/j.jchf.2021.08.008.

10. Murton OM, Hillman RE, Mehta DD, et al. Acoustic speech analysis of patients with decompensated heart failure: a pilot study. JASA Express Letters. 2017;142:EL401-EL407. doi:10.1121/1.5007092.

11. Amir O, Anker SD, Gork I, et al. Feasibility of remote speech analysis in evaluation of dynamic fluid overload in heart failure patients undergoing haemodialysis treatment. ESC Heart Failure. 2021;8:2467-72. doi:10.1002/ehf2.13367.

12. Pareek V, Sharma RK. Coronary Heart Disease Detection from Voice Analysis. In: 2016 IEEE Students’ Conference on Electrical, Electronics and Computer Science (SCEECS). 2016. doi:10.1109/SCEECS.2016.7509344.

13. Sara JDS, Ishikawa K, Li Y, et al. Acoustic features are independently associated with heart failure and pulmonary hypertension. ESC Heart Failure. 2025;12:2946-57. doi:10.1002/ehf2.15309.

14. Sara JDS, Maor E, Orbelo DM, et al. Noninvasive Voice Biomarker Is Associated With Incident Coronary Artery Disease Events at Follow-up. Mayo Clinic Proceedings. 2022;97:835-46. doi:10.1016/j.mayocp.2021.10.024.

15. Конюхов В. Н., Гаранин А. А., Колсанов А. В. Параметры речевого сигнала как биомаркеры для дистанционного мониторинга состояния пациентов с хронической сердечной недостаточностью. Кардиология. 2025;65(12):20-7. doi:10.18087/cardio.2025.12.n3038. EDN: ETFQLZ.