Sesinizi dinleyip diyabet teşhisi koyabilen yapay zeka sistemi geliştirildi
Bilim insanları, akıllı telefonlarına sadece birkaç cümle söyleterek bir kişinin diyabetik olup olmadığını test etmenin yolunu keşfetti.
ABD merkezli Klick Labs'ten bir ekip, bir kişinin Tip 2 diyabet hastası olup olmadığını 6 ila 10 saniyelik ses kayıtlarından ayırt edebilen bir yapay zeka modeli oluşturdu ve yapılan testler kadınlar için yüzde 89, erkekler içinse yüzde 86 doğruluk oranı ortaya koydu.
Klick Labs'ten araştırma bilimcisi Jaycee Kaufman, "Araştırmamız Tip 2 diyabeti olan ve olmayan bireyler arasındaki önemli ses farklılıklarını ortaya koyuyor ve bu tıp camiasının diyabet taraması yapma şeklini değiştirebilir" dedi.
Mevcut tespit yöntemleri çok fazla zaman, seyahat ve maliyet gerektirebiliyor. Ses teknolojisi bu engelleri tamamen ortadan kaldırma potansiyeline sahip.
Çalışma, diyabetik olmayanları diyabetiklerden ayıran ses özelliklerini belirlemek amacıyla 18 bin kaydın analiz edilmesini içeriyordu. Çalışmada, sinyal işlemeyi kullanarak, insan kulağı tarafından algılanamayan perde ve yoğunluktaki ince değişiklikleri tespit edebildiler.
Bu araç, Uluslararası Diyabet Federasyonu'nun rakamlarına göre dünya genelinde farkında olmadan bu hastalıkla yaşayan yaklaşık 240 milyon yetişkin için faydalı olabilir.
Son araştırma, makine öğrenimi modellerinin bir araya gelmesi, veri biliminin hasta tedavisini iyileştirmeye katkı sunması ve tıbbi keşiflere yardımcı olmasıyla yapay zekanın sağlık hizmetlerinde oynadığı sürekli büyüyen rolü gösteriyor.
Independent Türkçe'de yer alan habere göre, Araştırmacılar, diyabetik olup olmadıklarını belirlemek için denekten temel sağlık verilerini isteyen yapay zeka modelinin, diğer sağlık durumlarını teşhis etmek için genişletilebileceğini öne sürüyor.
Klick Labs Başkan Yardımcısı ve araştırmanın lideri Yan Fossat, "Araştırmamız, ses teknolojisinin Tip 2 diyabet ve diğer sağlık koşullarının belirlenmesindeki muazzam potansiyelinin altını çiziyor" dedi.
Ses teknolojisi, erişilebilir ve uygun fiyatlı bir dijital tarama aracı olarak sağlık uygulamalarında devrim yaratabilir.
Teknoloji, Mayo Clinic Proceedings: Digital Health akademik dergisinde yayımlanan "Acoustic analysis and prediction of Type 2 Diabetes Mellitus using smartphone-recorded voice segments" (Akıllı telefonla kaydedilen ses segmentleri kullanılarak Tip 2 Diyabet Mellitus'un ses analizi ve tahmini) başlıklı bir çalışmada detaylandırıldı.