Исследование возможностей модели, сочетающей голосовые технологии с искусственным интеллектом, определять по голосу пациента наличие у него диабета 2 типа провели ученые из Klick Labs, сообщает 18 октября сайт новостей науки EurekAlert, со ссылкой на пресс-службу Klick Applied Sciences.

Для своего исследования ученые попросили 267 человек в Индии (часть из них — 79 женщин и 113 мужчин — без диабета и 18 женщин и 57 мужчин с диагнозом диабет 2 типа) записывать фиксированную фразу на свой смартфон в специальное мобильное приложение шесть раз в день в течение двух недель.

Полученные более чем 18 000 записей ученые анализировали по 14 акустическим параметрам, в том числе по высоте тона и интенсивности, устанавливая различия в них у людей, не страдающих диабетом, с людьми, болеющими диабетом 2 типа.

Затем исследователи использовали полученные результаты и простые модели машинного обучения для создания модели с искусственным интеллектом, способной прогнозировать наличие диабета 2 типа у человека по его голосу. После чего включили возраст и индекс массы тела в результаты прогнозирования для повышения его точности.

Результаты исследования созданной модели, которые авторы представили в статье «Акустический анализ и прогнозирование сахарного диабета 2 типа с использованием голосовых сегментов, записанных на смартфон», опубликованной в журнале Mayo Clinic Proceedings, показали 89-процентную точность прогнозирования диабета 2 типа % для женщин и 86-процентную для мужчин.

Первый автор статьи, научный сотрудник Klick Labs Джейси Кауфман заявила: «Наше исследование выявляет значительные различия в голосе между людьми с диабетом 2 типа и без него и может изменить то, как медицинское сообщество проверяет диабет. Современные методы обнаружения могут потребовать много времени, поездок и затрат. Голосовые технологии могут полностью устранить эти барьеры».

Согласно данным Международной диабетической федерации, почти каждый второй из взрослых людей, живущих с диабетом во всем мире, не знает о своем заболевании, при этом почти 90% случаев заболевания диабетом относятся к диабету 2 типа.

Ян Фоссат, вице-президент Klick Labs и главный исследователь этого проекта, отметил, что разработанный их командой доступный подход позволяет обследовать огромное количество людей и помочь выявить большой процент недиагностированных людей с диабетом 2 типа.

«Наше исследование подчеркивает огромный потенциал голосовых технологий в выявлении диабета 2 типа и других заболеваний, — считает Фоссат. — Голосовые технологии могут революционизировать практику здравоохранения как доступный и недорогой инструмент цифрового скрининга».

В планах исследователей повторение исследования и расширение его на другие заболевания, такие как предиабет (предрасположенность к диабету), женские заболевания и гипертония.