Новый ИИ может определить диабет, слушая ваш голос

Модель ИИ способна определять изменения в голосе человека, чтобы диагностировать наличие диабета 2 типа, достигая точности 66% у женщин и 71% у мужчин. Новое исследование, представленное на ежегодном собрании Европейской ассоциации по изучению диабета (EASD) в Мадриде (9–13 сентября), раскрывает потенциал анализа голоса в выявлении ранее недиагностированных случаев сахарного диабета 2 типа (СД2).

Новые исследования показывают, что голосовой анализ на основе ИИ может обнаружить недиагностированный диабет 2 типа с точностью до 71%. Этот неинвазивный метод выглядит многообещающим, но требуется дополнительная проверка, прежде чем его можно будет использовать для широкомасштабного скрининга.

В исследовании использовались в среднем 25 секунд голосов людей, а также основные данные о состоянии здоровья, включая возраст, пол, индекс массы тела (ИМТ) и статус гипертонии, для разработки модели ИИ, которая может определить, есть ли у человека сахарный диабет 2 типа или нет, с точностью 66% у женщин и 71% у мужчин.

Проблемы современных методов скрининга диабета

«Большинство современных методов скрининга диабета 2 типа требуют много времени, являются инвазивными, лабораторными и дорогостоящими», — пояснил ведущий автор Абир Элбеджи из Люксембургского института здравоохранения, Люксембург. «Сочетание ИИ с голосовыми технологиями может сделать тестирование более доступным, устранив эти препятствия. Это исследование — первый шаг к использованию голосового анализа в качестве высокомасштабируемой стратегии скрининга диабета 2 типа первой линии».

Около половины взрослых с диабетом (около 240 миллионов во всем мире) не знают, что у них есть это заболевание, потому что симптомы могут быть общими или отсутствовать — около 90% из них имеют диабет 2 типа.

Но раннее выявление и лечение могут помочь предотвратить серьезные осложнения. Сокращение недиагностированных случаев диабета 2 типа во всем мире является неотложной задачей общественного здравоохранения.

Целью исследования была разработка и оценка эффективности голосового алгоритма искусственного интеллекта для выявления наличия у взрослых сахарного диабета 2 типа.

Исследователи попросили 607 взрослых, участвовавших в исследовании Colive Voice (с диагнозом СД2 и без него), предоставить голосовую запись, на которой они читают несколько предложений из предоставленного материала, непосредственно со своего смартфона или ноутбука.

Как женщины, так и мужчины с сахарным диабетом 2 типа были старше (средний возраст женщин составил 49,5 против 40,0 лет, а мужчин — 47,6 против 41,6 лет) и с большей вероятностью страдали ожирением (средний ИМТ женщин составил 35,8 против 28,0 кг/м², а мужчин — 32,8 против 26,6 кг/м²), чем те, у кого не было сахарного диабета 2 типа.

Методология исследования и участники

На основе 607 записей алгоритм ИИ проанализировал различные вокальные характеристики, такие как изменения высоты голоса, интенсивности и тона, чтобы выявить различия между людьми с диабетом и без него. Это было сделано с использованием двух передовых методов:

1. один из них улавливал до 6000 подробных вокальных характеристик,
2. другой — более сложный подход глубокого обучения, сосредоточенный на уточненном наборе из 1024 ключевых характеристик.

Эффективность лучших моделей была сгруппирована по нескольким факторам риска развития диабета, включая возраст, ИМТ и гипертонию, и сравнена с надежным инструментом Американской диабетической ассоциации (ADA) для оценки риска развития сахарного диабета 2 типа.

Голосовые алгоритмы показали хорошую общую предсказательную способность, правильно определив 71% случаев СД2 у мужчин и 66% случаев СД2 у женщин. Модель показала еще лучшие результаты у женщин в возрасте 60 лет и старше и у лиц с гипертонией.

Было получено 93% совпадения с оценкой риска ADA на основе анкеты, что демонстрирует эквивалентную эффективность между анализом голоса и широко распространенным инструментом скрининга.

«Хотя наши результаты многообещающие, необходимы дальнейшие исследования и проверки, прежде чем этот подход сможет стать стратегией скрининга диабета первой линии и помочь сократить число людей с недиагностированным диабетом 2 типа. Наши следующие шаги — это целенаправленное внимание к случаям диабета 2 типа на ранней стадии и преддиабету», — сказал соавтор д-р Гай Фагерацци из Люксембургского института здравоохранения, Люксембург.