Ученые рассказали о потенциале использования анализа голоса для выявления диабета 2 типа
Новое исследование было представлено на ежегодном собрании Европейской ассоциации по изучению диабета (EASD), которое проходит в настоящий момент в Мадриде. Ученые рассказали о потенциале использования анализа голоса для выявления недиагностированных случаев сахарного диабета 2 типа.
Ведущий автор исследования Абир Элбеджи из Люксембургского института здравоохранения отметил, что большинство методов скрининга диабета 2 типа требуют много времени, будучи лабораторными, дорогостоящими и инвазивными. Объединение ИИ с голосовыми технологиями может сделать тестирование более простым и доступным, – рассказывает MedicalXpress.
В исследовании использовались в среднем 25 секунд голосов людей, а также данные о состоянии здоровья, в том числе возраст, пол, индекс массы тела, статус гипертонии. Это требовалось для разработки модели ИИ, которая может определить, есть ли у человека диабет или нет. Перед учеными стояла задача разработать и оценить эффективность голосового алгоритма ИИ для выявления наличия у взрослых сахарного диабета 2 типа.
Добровольцы в количестве 607 взрослых человек с сахарным диабетом 2 типа и без него представили голосовую запись, где они читают несколько предложений из предложенного материала.
Алгоритм ИИ проанализировал различные вокальные характеристики, такие как изменения высоты голоса, интенсивности и тона, чтобы выявить различия между людьми с диабетом и без него. Использовались два передовых метода: один из них улавливал до 6000 подробных вокальных характеристик, а другой, более сложный подход глубокого обучения, был сосредоточен на наборе из 1024 ключевых характеристик.
Голосовые алгоритмы показали хорошую общую предсказательную способность, правильно определив 71% случаев сахарного диабета 2 типа у мужчин и 66% случаев – у женщин.
Было получено 93% совпадения с оценкой риска ADA на основе анкеты (инструмент Американской диабетической ассоциации), что показывает равную эффективность между анализом голоса и распространенным инструментом скрининга.
При этом, авторы резюмируют: хотя получены многообещающие результаты, необходимы дальнейшие исследования, прежде чем этот подход может стать стратегией скрининга диабета 2 типа.
