Diabetul de tip 2, identificat cu AI. Tonul vocii, analizat

Vezi și: Mișcarea, secretul longevității. Prof. dr. Gabriel Prada: Este ca un masaj pe creier

Cercetătorii au creat un AI care poate identifica diabetul de tip 2 doar prin ascultarea vocii. Această inovație promite să revoluționeze modul în care sunt depistate cazurile de diabet, făcând screeningul mai simplu și mai eficient pentru persoanele din întreaga lume.

Un studiu revoluționar prezentat la Întâlnirea Anuală a Asociației Europene pentru Studiul Diabetului (EASD) de la Madrid (9-13 septembrie) dezvăluie o abordare promițătoare pentru detectarea diabetului de tip 2 (T2D) prin analiza vocii. Cercetătorii au dezvoltat un model AI capabil să identifice modificările din vocea unei persoane, atingând o rată de precizie de 66% în cazul femeilor și 71% în cazul bărbaților.

Studiul, condus de Abir Elbeji de la Institutul de Sănătate din Luxemburg, subliniază potențialul tehnologiei vocale combinate cu AI pentru a îmbunătăți screeningul diabetului. Metodele actuale de screening pentru T2D sunt adesea invazive, consumatoare de timp și costisitoare.

"Combinarea AI cu tehnologia vocală are potențialul de a face testarea mai accesibilă prin eliminarea acestor obstacole", a explicat Elbeji.

Această abordare inovatoare ar putea servi ca o strategie de primă linie, scalabilă pentru identificarea cazurilor anterior nediagnosticate de T2D.

Vezi și: PTPRZ1, markerul care țintește celulele tumorale. Terapia CAR-T folosită împotriva glioblastomului

Diabetul de tip 2, detectare timpurie

Aproximativ 240 de milioane de adulți la nivel global nu sunt conștienți că au diabet, iar diabetul de tip 2 reprezintă aproximativ 90% din aceste cazuri. Lipsa simptomelor face adesea detectarea timpurie provocatoare, dar identificarea și tratamentul în timp util pot preveni complicații severe. Urgența de a reduce numărul cazurilor nediagnosticate de T2D reprezintă o problemă de sănătate publică presantă.

Metodologia studiului

Studiul a analizat înregistrările vocale ale 607 adulți, atât diagnosticați, cât și nediagnosticați cu T2D. Participanții au fost rugați să se înregistreze citind câteva propoziții folosind smartphone-urile sau laptopurile lor. Cercetătorii au descoperit că persoanele cu T2D tind să fie mai în vârstă și mai susceptibile de a trăi cu obezitate decât cei fără această afecțiune.

Algoritmul AI a evaluat diverse caracteristici vocale, inclusiv tonul, intensitatea și tonalitatea, pentru a distinge diferențele dintre indivizii cu și fără diabet. Folosind tehnici avansate, modelul a capturat până la 6.000 de caracteristici vocale detaliate și s-a concentrat pe un set rafinat de 1.024 de caracteristici cheie în abordarea sa de învățare profundă.

Vezi și: Răspunsul imun de tip 2 ar putea asigura remisia cancerului pe termen lung

Diabet - FOTO: Freepik@ronjondey77

Rezultate promițătoare și direcții viitoare

Algoritmii bazați pe voce au demonstrat o bună capacitate predictivă, reușind să identifice corect 71% din cazurile de T2D în rândul bărbaților și 66% în rândul femeilor. Performanța a fost notabil mai bună în rândul femeilor cu vârsta de 60 de ani sau mai mult și în rândul persoanelor cu hipertensiune. În plus, a existat un acord de 93% cu instrumentul de evaluare a riscurilor ADA (Asociația Americană de Diabet), subliniind potențialul analizei vocale ca metodă eficientă de screening.

Deși rezultatele sunt încurajatoare, cercetătorii subliniază că sunt necesare studii suplimentare și validare înainte ca această abordare să poată fi adoptată pe scară largă ca strategie de screening pentru diabet.

"Următorii pași sunt să ne concentrăm în special pe cazurile de diabet de tip 2 în stadiu incipient și pe prediabet", a explicat do-autorul dr. Guy Fagherazzi.

Acest studiu marchează un pas semnificativ înainte în căutarea unor metode de screening mai accesibile pentru diabet, având potențialul de a transforma modul în care detectăm și abordăm această problemă de sănătate critică.