Naukowcy opracowali sztuczną inteligencję, która może pomóc zdiagnozować cukrzycę typu 2 na podstawie zmian w głosie danej osoby.

Naukowcy z Uniwersytetu Zdrowia w Luksemburgu zaproponowali nową metodę wykrywania cukrzycy typu 2.

Do tej pory taka diagnoza była stawiana na podstawie wyników badań krwi i ogólnego stanu pacjenta, ale dzięki możliwościom sztucznej inteligencji opracowano nieoczekiwaną metodę diagnozy.

Co wiadomo

Naukowcy przeprowadzili eksperyment, który polegał na tym, że od 607 osób, zarówno chorych na cukrzycę, jak i zdrowych, pobrano próbki głosu, prosząc ich o odczytanie określonego tekstu przez 25 sekund.

W wyniku badania Colive Voice specjalnie zaprojektowana sztuczna inteligencja przeanalizowała wysokość, intensywność i ton głosu, aby zidentyfikować różnice między osobami z cukrzycą i bez cukrzycy, biorąc pod uwagę płeć, wagę i szereg innych wskaźników fizycznych, i dała wynik, który zaskoczył naukowców. Sztuczna inteligencja prawidłowo zidentyfikowała cukrzycę u 66 procent kobiet i 71 procent mężczyzn.

Autor techniki, Abir Elbeji z Luksemburskiego Instytutu Zdrowia Publicznego, skomentował badanie:

"Połączenie sztucznej inteligencji z technologią głosową może sprawić, że testy staną się bardziej dostępne. Badanie to jest pierwszym krokiem w kierunku wykorzystania analizy głosu jako strategii badań przesiewowych w kierunku cukrzycy typu 2.

Niestety, około połowa dorosłych z cukrzycą, czyli około 240 milionów osób, nie wie, że cierpi na tę chorobę, ponieważ objawy mogą być łagodne lub nieobecne we wczesnych stadiach. Wczesne wykrycie i odpowiednio wczesna terapia mogą jednak uchronić ludzi przed wieloma powikłaniami.

Oczywiście rozwój ten wymaga dodatkowych badań i zwiększonej skuteczności, ale jest całkiem możliwe, że minie jeszcze kilka lat, a praktyka ta stanie się powszechna w klinikach na całym świecie.

Dla tych, którzy chcą wiedzieć więcej

Źródło: SciTechDaily

var _paq = window._paq = window._paq || []; _paq.push(['trackPageView']); _paq.push(['enableLinkTracking']); (function() { var u='//mm.magnet.kiev.ua/'; _paq.push(['setTrackerUrl', u+'matomo.php']); _paq.push(['setSiteId', '2']); var d=document, g=d.createElement('script'), s=d.getElementsByTagName('script')[0]; g.async=true; g.src=u+'matomo.js'; s.parentNode.insertBefore(g,s); })();