Yeni bir araşdırma, süni intellekt tərəfindən dəstəklənən səs analizinin diaqnoz qoyulmamış tip 2 diabet hallarını 71 faiz dəqiqliklə müəyyən edə biləcəyini ortaya qoydu. Bu qeyri-invaziv metod perspektivli olsa da, geniş miqyaslı skrininqdə istifadə edilməzdən əvvəl əlavə yoxlama tədqiqatlarına ehtiyac var.
Sizdə şəkərli diabet var? Bu yeni süni intellekt səsinizi dinləməklə onu aşkar edə bilər
Sentyabrın 9-13-də Madriddə keçirilən Avropa Diabet Tədqiqatları Assosiasiyasının (EASD) İllik Toplantısında təqdim edilən araşdırmalar göstərib ki, 2-ci tip diabetin diaqnozu qoyulmamış halları səs analizi ilə aşkarlana bilər.
Araşdırmada fərdlərin səs qeydləri yaş, cins, bədən kütlə indeksi (BKİ) və hipertoniya vəziyyəti kimi əsas sağlamlıq məlumatları ilə birləşdirilərək süni intellekt modeli hazırlanmışdır.
Bu model 2-ci tip diabetin mövcudluğunu qadınlarda 66 faiz, kişilərdə isə 71 faiz dəqiqliklə ayırd edə bilib.
Mövcud diabet skrininqlərinin çətinlikləri
Tədqiqatın aparıcı müəllifi Abir Elbeji, "2-ci tip diabetin hazırkı skrininq üsulları vaxt aparan, invaziv, laboratoriya əsaslı və bahalıdır" dedi: "Süni intellekt və səs texnologiyasının birləşdirilməsi bunları aradan qaldırmaqla testləri daha əlçatan etmək potensialına malikdir. maneələr. "Bu tədqiqat səs analizindən birinci dərəcəli, yüksək dərəcədə genişlənə bilən tip 2 diabet skrininq strategiyası kimi istifadə etmək üçün ilk addımdır" dedi.
Diabet xəstələrinin təxminən yarısı vəziyyəti dərk etmir və bu şəxslərin 90 faizində 2-ci tip diabet var.
Erkən diaqnoz və müalicə ciddi fəsadların qarşısının alınmasında mühüm rol oynayır. Dünyada diaqnoz qoyulmamış tip 2 diabet hadisələrinin sayının azaldılması mühüm ictimai sağlamlıq problemi kimi önə çıxır.
Tədqiqat metodu və iştirakçılar
Araşdırmada 607 iştirakçıdan bir neçə cümlə oxuyaraq səslərini qeyd etmələri istənilib.
Səs yazıları süni intellekt alqoritmi ilə təhlil edilib və müxtəlif səs xüsusiyyətləri qiymətləndirilib.
Alqoritm səs tonu, intensivliyi və tezliyindəki dəyişikliklər kimi xüsusiyyətləri araşdıraraq diabet diaqnozu qoyulmuş və diaqnozu qoyulmamış şəxslər arasında fərqləri aşkar edib.
Səsə əsaslanan alqoritmlər kişilərdə 71 faiz, qadınlarda isə yüzdə 66 tip 2 diabet hallarını düzgün təsbit etdi.
Xüsusilə 60 yaşdan yuxarı qadınlarda və hipertansiyonlu xəstələrdə daha yüksək dəqiqlik göstəriciləri əldə edilmişdir.
Bundan əlavə, bu üsul Amerika Diabet Assosiasiyasının (ADA) diabet riskinin qiymətləndirilməsi vasitəsi ilə 93 faiz razılaşdığını göstərdi.
Tədqiqatçılar qeyd edirlər ki, bu tapıntılar ümidvericidir, lakin bu metoddan birinci dərəcəli diabet skrininq strategiyası kimi istifadə edilməzdən əvvəl daha çox araşdırmaya ehtiyac var.
