Моделът на ИИ обещава да намали драстично разходите за диагностициране на често срещаното хронично здравословно състояние

Канадски изследователи в областта на медицината са обучили изкуствен интелект (ИИ) да предсказва точно диабет тип 2 само за 6 до 10 секунди от гласа на пациента, съобщава „Дейли мейл“, цитиран от БТА.

Това е постигнато, след като моделът е идентифицирал 14 акустични характеристики за разликите между лицата, които не са диабетици, и тези с диабет тип 2.

ИИ се фокусира върху набор от вокални характеристики, включително леки промени във височината и интензивността на гласа, които човешките уши не могат да доловят. Впоследствие тези данни са били съпоставени с основна здравна информация, включително възраст, пол, височина и тегло на пациента.

Изследователите установяват, че полът се оказва решаващ: изкуственият интелект може да диагностицира заболяването при 89% от жените, но малко по-неточно - при 86% от мъжете.

Моделът на ИИ обещава да намали драстично разходите за диагностициране на често срещаното хронично здравословно състояние.

Дистанционната, автоматизирана диагностика може да помогне на милиони хора, за което се съди по данните, събрани от Международната диабетна федерация, която съобщава, че почти половината от възрастните, живеещи с диабет, или 240 милиона души, не знаят, че имат това заболяване.

Нашето изследване подчертава значителните вокални разлики между хората с и без диабет тип 2, казва Джейси Кауфман, основен автор на статията и учен в лаборатория „Клик“, базирана в Ню Йорк. Тя планира да пусне софтуера на пазара.

Кауфман се надява, че изкуственият интелект на компанията може да „промени начина, по който медицинската общност проверява диабета“.

В миналото за скрининг на преддиабет и диабет тип 2 се изискваха скъпоструващи диагностични тестове, включително кръвни изследвания.

Сред най-често използваните са тестът за гликиран хемоглобин (А1С), тестът за глюкоза в кръвта на гладно (FBG) и оралният тест за поносимост към глюкоза (OGTT), които изискват от пациентите да отидат лично за изследване при лекар.

Сегашните методи за откриване могат да изискват много време, пътуване и разходи - отбелязва Кауфман в изявление, придружаващо новото проучване, публикувано във вторник в „Сборник научни публикации на Клиника Мейо: Дигитално здраве“.

Гласовата технология има потенциала да премахне изцяло тези бариери, каза Кауфман.

В сътрудничество с преподаватели от Техническия университет в Онтарио, Канада, учените от лаборатория „Клик“ обучават изкуствения интелект, като използват записи, направени от 267 тестови субекта, набрани от Индия.

Приблизително 72% от тях, контролна група от 79 жени и 113 мъже, са били предварително диагностицирани като недиабетици, докато 18 жени и 57 мъже са били предварително диагностицирани с диабет тип 2.

Според изследователите набирането е станало при спазване на указанията на Американската диабетна асоциация.

267-те участници са помолени да записват по една фраза на мобилните си телефони шест пъти дневно в продължение на две седмици.

От получените 18 000 индивидуални записа учените на "Клик" се спират на 14 акустични характеристики в търсене на повтарящи се, последователни разлики между групите с и без диабет тип 2.

Четири от тези акустични характеристики се оказват най-полезни за точното прогнозиране на това кой има и кой няма диабет.

„Височината на звука“ и „стандартното отклонение от височината на звука“ са били полезни маркери както за мъжете, така и за жените, докато характеристиката, наречена „относително средно трептене на смущенията“, е била по-полезна за предсказване на заболяването при жените. При мъжете слуховите характеристики, наречени „интензивност“ и „трептене на 11-точковия коефициент на амплитудно смущение“ служели като червени сигнални лампи за болестта.

Кауфман описва разликите в зависимост от пола, открити чрез обработката на сигналите от изкуствения интелект, като „изненадващи“.

ИИ на фирмата е станал по-точен, когато възрастта и индексът на телесна маса (ИТМ) на лицето, което стои зад гласовите записи, са били включени в неговия модел за прогнозиране, съобщава екипът в своята рецензирана статия

„Нашето изследване подчертава огромния потенциал на гласовите технологии за идентифициране на диабет тип 2 и други здравословни състояния“, казва професор Ян Фосат, вицепрезидент на лаборатория „Клик“ и научен ръководител на новото проучване.

Професорът заяви, че се надява неинвазивният и достъпен подход на „Клик“ с изкуствен интелект да доведе до диагностициране чрез просто приложение за телефон и да помогне за идентифицирането и подпомагането на милионите недиагностицирани хора, които страдат от диабет тип 2, без да подозират.

Фосат изрази надежда, че лабораторията „Клик“ скоро ще може да разшири изследванията си за гласова диагностика и в други медицински области, като преддиабет, женско здраве и хипертония.