Un algoritm vocal bazat pe inteligența artificială (AI), pentru depistarea diabetului, are rezultate promițătoare

Un algoritm vocal bazat pe inteligența artificială (AI) are rezultate promițătoare în detectarea adulților cu diabet zaharat de tip 2 (DT2), cercetare prezentată la Congresul Anual al Societății Europene Studiul Diabetului (EASD).

Modelul AI a detectat diabetul tip 2 cu o acuratețe de 66% în rândul femeilor și 71% la bărbați și a existat un acord de 93% cu scorul de risc ADA (Aosciația Americană de Diabet), demonstrând performanțe comparabile între analiza vocală și un instrument de screening acceptat.

Proiectul Colive Voice include voluntari din întreaga lume; cu toate acestea, studiul actual a fost limitat la adulții din Statele Unite, atât cu și fără diabet tip 2, a declarat pentru Dr. Guy Fagherazzi, director de departament în cadrul Institutului de Sănătate din Luxemburg.

„Această primă dovadă de concept a fost limitată la vorbitorii de engleză, iar cercetările ulterioare vor trebui să înroleze populații diverse, în ceea ce privește limbile și mediul socio-demografic”, a spus el.

Cercetătorii au dezvoltat modelul pe baza unei medii de 25 de secunde dintr-o înregistrare vocală a câtorva propoziții pe smartphone-ul sau laptopul participanților și pe date relevante de sănătate, inclusiv vârsta, sexul, indicele de masă corporală (IMC) și tensiunea arterială. Algoritmii au fost antrenați și validați încrucișat pentru bărbați și femei separat și evaluați pentru acuratețe, specificitate, sensibilitate și aria sub curbă (AUC).

În total, echipa a analizat vocile a 323 de femei (162 cu și 161 fără DT2) și 284 de bărbați (142 cu și 142 fără DT2). Participanții cu DT2 erau mai în vârstă și aveau obezitate. Mai exact, femeile cu DT2 au avut o vârstă medie de 49,5 ani față de 40,0 ani pentru femeile fără DT2, iar bărbații cu DT2 au avut o medie de 47,6 ani față de 41,6 ani pentru bărbații fără DT2.

Femeile cu DT2 au avut un IMC mediu de 35,8 față de 28,0 pentru cei fără DT2, iar bărbații cu DT2 au avut un IMC mediu de 32,8 față de 26,6 pentru cei fără DT2.

Algoritmul AI a analizat diverse caracteristici vocale, cum ar fi modificări ale înălțimii, intensității și tonului, dintr-un total de 607 înregistrări pentru a identifica diferențele dintre persoanele cu și fără diabet. Acest lucru a fost realizat folosind două tehnici: una care a capturat până la 6000 de caracteristici vocale detaliate și o abordare de învățare profundă care s-a concentrat pe un set rafinat de 1024 de caracteristici cheie.

Algoritmul bazat pe voce a atins o bună capacitate de predicție generală (AUC = 75% pentru bărbați, 71% pentru femei) și a prezis corect în cazul a 71% bărbați și 66% dintre femeile cu DT2. Modelul a avut rezultate și mai bune la femeile cu vârsta de 60 de ani sau mai mult (ASC = 74%) și la cele cu hipertensiune arterială.

”Acest studiu reprezintă un prim pas către utilizarea analizei vocii ca strategie de screening a DT2 de primă linie, foarte scalabilă”, au concluzionat autorii.

Relația dintre nivelurile de glucoză și voce

„Următoarele studii vor trebui să demonstreze robustețea abordării noastre în diverse populații și să includă și persoanele care trăiesc cu prediabet. Dacă se dovedește fiabilă, ne așteptăm ca o astfel de tehnologie să fie disponibilă în următorii 5-10 ani. Apoi, ar putea fi implementată cu ușurință la scară în milioane de smartphone-uri din întreaga lume și să reducă cazurile de diabet nediagnosticate”, a spus Dr. Fagherazzi. 

Dr. Gianluca Iacobellis, director al departamentului de Diabet, din cadrul Spitalului Univeristar din Miami, Florida, a comentat studiul a spus că există doar câteva studii foarte recente care sugerează că nivelurile de glucoză din sânge pot afecta caracteristicile vocii.

”Raționamentul din spatele acestui lucru este „datorat legii lui Hooke”, în care modificările tensiunii, masei sau lungimii corzilor vocale”, mediate de diferite niveluri de glucoză, pot avea ca rezultat o modificare a frecvenței lor vibraționale, a explicat el. Nu se știe dacă evaluarea vocală poate ajuta la detectarea persoanelor cu diabet zaharat și avem nevoie de dovezi mult mai solide. Mulți parametri, cum ar fi vârsta, fumatul, sexul, fenotipul corpului și factorii emoționali și psihologici pot confunda și afecta vocea”.

”Studiul nu a definit criteriile folosite pentru a diagnostica diabetul zaharat versus lipsa diabetului. În plus, vocea ar trebui înregistrată timp de 24 de ore dintr-o zi de rutină și corelată cu datele de monitorizare continuă a glucozei din ziua respectivă”, a remarcat el. 

Sursa: Medscape.com