AI może wykryć cukrzycę, słuchając głosu pacjenta

Głos jest nadal mało zbadanym biomarkerem zdrowia.
Głos jest nadal mało zbadanym biomarkerem zdrowia.

Naukowcy odkryli nietypowy sposób diagnozy cukrzycy. Wystarczy, że pacjent wypowie kilka zdań do smartfona.

Zespół badaczy z Klick Labs z siedzibą w USA stworzył model sztucznej inteligencji potrafiący ocenić, czy pacjent ma cukrzycę typu 2 – i to zaledwie na podstawie 6–10-sekundowej próbki głosu. Pierwsze testy wykazały wysoką, bo 89-procentową dokładność dla kobiet i 86-procentową dla mężczyzn.

– Nasze badania podkreślają znaczące różnice w charakterystyce głosu między osobami z cukrzycą typu 2 i bez niej. Ten nowy biomarker może zmienić sposób, w jaki diagnozuje się cukrzycę – mówi Jaycee Kaufman, naukowiec z Klick Labs. Byłaby to najprostsza z możliwych metod wczesnego wykrywania choroby, na którą w Polsce choruje obecnie 2 mln osób.

Według danych Ministerstwa Zdrowia, nawet 25% pacjentów nie wie, że ma cukrzycę. Na całym świecie jest to 240 milionów dorosłych, którzy żyjąc nieświadomie z chorobą są zagrożeni jej wyniszczającymi konsekwencjami. Niekontrolowana choroba może prowadzić do niebezpiecznych uszkodzeń narządów m.in. wzroku i nerek. Obecna, jedyna metoda diagnozowania, polega na oznaczeniu poziomu glukozy na czczo. Wiele osób nie ma dostępu do glukometru lub lekarza albo po prostu nie jest świadomych, że znajdują się w grupie ryzyka.

Badanie obejmowało analizę 18 000 nagrań w celu zidentyfikowania cech akustycznych, które odróżniały osoby bez cukrzycy od diabetyków. Za pomocą technologii przetwarzania sygnału i algorytmów AI, naukowcom udało się wykryć subtelne zmiany wysokości i intensywności dźwięku, które są niesłyszalne dla ludzkiego ucha.

Technologia została opisana w badaniu „Acoustic analysis and prediction of Type 2 Diabetes Mellitus using smartphone-recorded voice segments” opublikowanym w czasopiśmie Mayo Clinic Proceedings: Digital Health. We wnioskach badacze podkreślają, że „u osób z cukrzycą typu 2 w porównaniu z osobami bez choroby występując różnice w głosie.” Badanie nie wyjaśnia jednak, co je powoduje.

Głos może stać się zupełnie nowym biomarkerem, zaraz obok krwi. Dotychczasowe badania wykazały dużą skuteczność analizy głosu m.in. w diagnozowaniu depresji. Naukowcy są przekonani, że skuteczność wykrywania chorób tą metodą można znacznie poprawić, jeśli próbkę głosu uzupełni się danymi z elektronicznej dokumentacji medycznej. Metoda mogłaby pomóc w tanich i szeroko dostępnych badaniach przesiewowych w kierunku cukrzycy lub monitoringu choroby. Wymaga jedynie smartfona i aplikacji mobilnej, bez konieczności zakupu dodatkowych urządzeń.

Czytaj także: Co potrafi nowy super-stetoskop z wbudowanym EKG?