Das Diabetes-Screening kann laut Forschern so einfach sein wie das Sprechen in ein Smartphone mit einer neuen KI-App

Wird untersucht Typ 2 Diabetes könnte eines Tages so einfach sein wie das Sprechen in Ihr Smartphone.

Derzeit erfordert die Beurteilung des Diabetesrisikos Fasten, eine Blutuntersuchung und tagelanges Warten auf die Ergebnisse.

Um dies zu ändern, haben Forscher von Klick Applied Sciences in Toronto, Kanada, eine entwickelt Modell der künstlichen Intelligenz das eine 10-sekündige Sprachaufzeichnung verwendet, um das Diabetesrisiko vorherzusagen.

WAS IST KÜNSTLICHE INTELLIGENZ?

Laut einer Studie, die letzten Monat in der Fachzeitschrift Mayo Clinic Proceedings: Digital Health veröffentlicht wurde, konnte das KI-Programm die Krankheit mit einer Genauigkeit von mehr als 85 % vorhersagen.

„Eine der aktuellen Herausforderungen für Screening und Diagnose ist der Zugang zu einem Arzt oder Labor, um eine Blutuntersuchung durchzuführen“, sagte der Forscher Yan Fossat, Vizepräsident von Klick Labs, gegenüber Fox News Digital. „Das kann eine Auszeit von der Arbeit bedeuten, die Kosten [of] ein Arztbesuch und die Kosten für den Labortest.“

Laut Fossat ist das sprachbasierte Screening viel zugänglicher und erfordert nur ein Smartphone.

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„Der nicht aufdringliche und zugängliche Ansatz des Ansatzes hat das Potenzial, eine große Anzahl von Menschen zu untersuchen und dabei zu helfen, eine Reihe von nicht diagnostizierten Patienten zu identifizieren.“ Menschen mit Typ-2-Diabetes,” er sagte.

Wie kann die Stimme Diabetes „anzeigen“?

Jaycee Kaufman, Forschungswissenschaftlerin bei Klick Labs, sagte, dass zwar nicht genau klar sei, welches Diabetes-Symptom sich auf die Stimmmerkmale auswirke, die Krankheit jedoch zu Komplikationen wie peripherer Neuropathie (Schwäche, Taubheitsgefühl und Schmerzen aufgrund von Nervenschäden) und Ödemen (Schwellung durch Flüssigkeit) führen könne ) oder Muskelschwäche.

„Diese Komplikationen stehen im Zusammenhang mit Veränderungen in der Stärke oder Tonhöhe der Stimme – genau das haben wir in unserer Analyse gesucht“, sagte sie gegenüber Fox News Digital.

Die mit Typ-2-Diabetes verbundenen Stimmveränderungen unterschieden sich zwischen Männern und Frauen, fanden die Forscher heraus.

„Bei Frauen waren die Tonhöhe und die Variabilität der Tonhöhe betroffen, während bei Männern die Kraft und die Variabilität der Kraft beeinträchtigt waren“, sagte Kaufman.

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„Wir glauben, dass dieser Unterschied darauf zurückzuführen sein könnte, dass Männer und Frauen die Komplikationen von Typ-2-Diabetes unterschiedlich erleben, was sich letztendlich unterschiedlich auf die Stimme auswirkt.“

Im Rahmen der Studie zeichneten 267 Teilnehmer zwei Wochen lang ihre Stimmen auf und erstellten so 18.465 Aufnahmen.

Anschließend analysierten die Forscher die Stimmunterschiede zwischen Menschen mit Typ-2-Diabetes und Menschen ohne diese Krankheit und erstellten so ein Vorhersagemodell für zukünftige Analysen.

„Wir haben mithilfe von KI und Techniken des maschinellen Lernens einen Vorhersagealgorithmus für Typ-2-Diabetes anhand der relevanten Stimmmerkmale sowie grundlegender Gesundheitsdaten wie Alter, Geschlecht, Größe und Gewicht erstellt“, sagte Kaufman.

Sie könnten den Algorithmus dann verwenden, um individuelle Sprachaufzeichnungen zu analysieren und den Diabetesstatus vorherzusagen, sagte sie.

Wenn jemandes Stimme gestört ist, sollte diese Person einen Bluttest von ihrem Arzt durchführen lassen, um eine Diagnose zu erhalten, sagten die Forscher.

„Solche Fortschritte könnten von Bedeutung sein, aber sie müssen mit Vorsicht angegangen werden, um sicherzustellen, dass sie dem besten Interesse der Patienten dienen.“

„Wir wollen dazu beitragen, mehr Menschen dazu zu bringen, ihren Arzt aufzusuchen, um eine Typ-2-Diabetes-Diagnose zu erhalten“, sagte Kaufman.

Die Forscherin sagte, sie hoffe, dass dadurch „die Gesundheitsergebnisse der Patienten langfristig verbessert“ würden.

Das KI-Modell befindet sich noch in der Forschungsphase. Im nächsten Jahr sind Folgestudien geplant, um die Wirksamkeit der Technik sicherzustellen.

„Wir möchten neue Personen aus verschiedenen Regionen der Welt rekrutieren, um unseren aktuellen Algorithmus zu validieren und zu verbessern“, sagte Fossat gegenüber Fox News Digital.

„Nach dem Erfolg dieser Studie hoffen wir, dass diese Technologie allgemein verfügbar wird, sodass Menschen zu Hause auf Typ-2-Diabetes testen können.“

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Ziel sei es, diese Technologie so schnell wie möglich nach der Validierung verfügbar zu machen – vielleicht sogar innerhalb der nächsten Jahre, sagte er.

Experte wägt Vor- und Nachteile ab

Dr. Harvey Castro, a Sitz in Dallas, Texas Der staatlich geprüfte Notfallmediziner und nationale Referent zum Thema KI im Gesundheitswesen sprach mit Fox News Digital über die potenziellen Vorteile der Verwendung von Sprachmodellen zur Früherkennung von Typ-2-Diabetes.

Castro stimmte zu, dass ein solches Tool die Zugänglichkeit des Screenings verbessern werde, „insbesondere in Umgebungen mit begrenzten Ressourcen“.

„Diese Methode könnte die Früherkennung und Intervention erleichtern und möglicherweise die Ergebnisse verbessern“, sagte er gegenüber Fox News Digital.

Das Tool könnte auch eine nicht-intrusive Möglichkeit bieten, Gesundheitsrisiken zu bewerten, was die Compliance der Patienten erhöhen könnte, sagte Castro. (Er war nicht an der Forschung von Klick Applied Sciences beteiligt.)

Der Experte stellte fest, dass es hinsichtlich der Genauigkeit und Zuverlässigkeit einige Einschränkungen geben könnte.

„Die Genauigkeit der KI bei der Erkennung von Diabetes allein anhand der Stimme erfordert eine strenge Validierung anhand aktueller Diagnosemethoden“, sagte er.

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Castro bemerkte, dass es aufgrund mehrerer Faktoren zu Stimmschwankungen kommen könne – etwa aufgrund von Erkrankungen, Akzenten oder vorübergehenden Veränderungen wie einer Erkältung, die die Leistung der KI beeinträchtigen könnten.

„Die Genauigkeit der KI bei der Erkennung von Diabetes allein anhand der Stimme bedarf einer strengen Validierung anhand aktueller Diagnosemethoden.“

Auch der Datenschutz könne eine Rolle spielen, schlug er vor.

„Das Sammeln und Analysieren von Sprachdaten wirft Bedenken hinsichtlich der Privatsphäre und Sicherheit persönlicher Gesundheitsinformationen auf“, sagte Castro.

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Bevor ein solches Instrument implementiert wird, betonte er die Notwendigkeit, eine informierte Einwilligung sicherzustellen und klare Nutzungsrichtlinien festzulegen, insbesondere beim Umgang mit gesundheitsbezogenen Daten.

„Obwohl die Aussicht, KI zur Diabetes-Risikoerkennung einzusetzen, vielversprechend ist, erfordert sie eine sorgfältige Prüfung ihrer klinischen Genauigkeit, Anpassungsfähigkeit an reale Variationen und der ethischen Implikationen ihrer Implementierung“, schloss Castro.

„Solche Fortschritte könnten von Bedeutung sein, aber sie müssen mit Vorsicht angegangen werden, um sicherzustellen, dass sie dem besten Interesse der Patienten dienen.“

Laut der International Diabetes Federation ist fast die Hälfte der 240 Millionen Erwachsenen, die weltweit an Diabetes leiden, nicht diagnostiziert, und bei fast 90 % der Fälle handelt es sich um Typ-2-Diabetes.

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„Bis vor Kurzem war diese Art der Analyse aufgrund ihrer Komplexität unerreichbar“, bemerkte Fossat. „Der Aufstieg leistungsstarken maschinellen Lernens und künstlicher Intelligenz ermöglicht es uns nun, die Stimme nach Hinweisen auf die Gesundheit der Menschen zu durchsuchen.“

Er fügte hinzu: „Wir sind begeistert, dass diese Arbeit nun möglich ist, und freuen uns auf das, was als nächstes kommt.“

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