Определить, страдает ли человек диабетом, может быть так же просто, как попросить его произнести несколько предложений в свой смартфон, согласно новаторскому исследованию Klick Labs, которое сочетает голосовые технологии с искусственным интеллектом, что является важным шагом вперед в выявлении диабета.
В новом исследовании, опубликованном в журнале Mayo Clinic Proceedings: Digital Health, рассказывается о том, как ученые использовали от шести до 10 секунд голоса людей, а также основные данные о состоянии здоровья, включая возраст, пол, рост и вес, для создания модели искусственного интеллекта, которая может определить, есть ли у этого человека диабет 2 типа. Точность модели составляет 89 процентов для женщин и 86 процентов для мужчин.
Для проведения исследования исследователи Klick Labs попросили 267 человек (у которых был диагностирован диабет 2 типа или без него) записывать фразу в свой смартфон шесть раз в день в течение двух недель. Из более чем 18 000 записей ученые проанализировали 14 акустических особенностей на предмет различий между людьми, не страдающими диабетом, и людьми, страдающими диабетом 2 типа.
«Наше исследование выявляет значительные вокальные различия между людьми с сахарным диабетом 2 типа и без него и может изменить то, как медицинское сообщество проводит скрининг на диабет», — сказал Джейси Кауфман, первый автор статьи и научный сотрудник Klick Labs. «Современные методы обнаружения могут потребовать много времени, поездок и затрат. Голосовые технологии потенциально способны полностью устранить эти барьеры».
Команда из Klick Labs изучила ряд особенностей вокала, таких как изменения высоты тона и интенсивности, которые не могут быть восприняты человеческим ухом. Используя обработку сигналов, ученые смогли обнаружить изменения в голосе, вызванные сахарным диабетом 2 типа. Удивительно, но эти вокальные изменения проявлялись по-разному у мужчин и женщин, сказал Кауфман.
По данным Международной федерации диабета, почти каждый второй, или 240 миллионов взрослых, живущих с диабетом во всем мире, не подозревают, что у них это заболевание, и почти 90 процентов случаев сахарного диабета — это диабет 2 типа. Наиболее часто используемые диагностические тесты на преддиабет и сахарный диабет 2 типа включают определение гликированного гемоглобина (A1C), а также тест на уровень глюкозы в крови натощак (FBG) и OGTT — все они включают посещение пациентами медицинского учреждения.
Ян Фоссат, вице-президент Klick Labs и главный исследователь этого исследования, сказал, что ненавязчивый и доступный подход Klick открывает возможности для скрининга огромного числа людей и помогает выявить большой процент недиагностированных людей с сахарным диабетом 2 типа.
«Наше исследование подчеркивает огромный потенциал голосовых технологий в выявлении диабета 2 типа и других заболеваний», — сказал Фоссат. «Голосовая технология может революционизировать практику здравоохранения как доступный инструмент цифрового скрининга».
Фоссат сказал, что следующими шагами будет повторение исследования и расширение их исследований с использованием голоса в качестве диагностического средства в других областях, таких как преддиабет, женское здоровье и гипертония.
Это последнее открытие стало возможным благодаря более чем десятилетнему опыту и инвестициям Klick Labs в машинное обучение, науку о данных и искусственный интеллект в нескольких терапевтических областях, включая область лечения диабета. Их исследование «Гомеостаз как пропорционально—интегральная система управления», опубликованное в журнале Nature Digital Medicine в 2020 году, также было основано на математическом моделировании для определения некоторых основных изменений в том, как регулируется уровень глюкозы. Совсем недавно их исследование «Скрининг на нарушение гомеостаза глюкозы: новый показатель гликемического контроля» появилось в журнале Mayo Clinic Proceedings: Digital Health.
