Диагностировать диабет 2 типа по голосу за 10 секунд
Канадские ученые обучили модель искусственного интеллекта (ИИ) диагностировать диабет второго типа у пациентов после 6-10 секунд прослушивания их голоса. Система на базе технологии машинного обучения способна распознавать 14 вокальных отличий в голосе человека с диабетом 2-го типа по сравнению с человеком без диабета.
Среди слуховых особенностей, на которые ориентировался ИИ, были небольшие изменения высоты тона и интенсивности, не различаемые человеческим слухом. Затем эти данные были сопоставлены с основными медицинскими данными, собранными учеными, такими как возраст, пол, рост и вес.
Результаты исследования были опубликованы в журнале Mayo Clinic Proceedings: Digital Health.
Разработчики считают, что эта модель искусственного интеллекта позволит значительно снизить затраты на диагностику диабета. Как правило, для диагностики преддиабета и диабета 2-го типа людям приходится лично проходить диагностические исследования, в том числе анализ крови. ИИ позволит проводить диагностику дистанционно и автоматически.
В настоящее время для диагностики диабета 2-го типа используются такие распространенные тесты, как тест на гликированный гемоглобин (A1C), тест на глюкозу в крови натощак (FBG) и пероральный тест на толерантность к глюкозе (OGTT), причем все эти тесты проводятся лично. Голосовая технология способна полностью устранить необходимость в этом.
Ученые из компании Klick Applied Sciences (Канада) совместно с преподавателями Технологического университета Онтарио (Канада) обучили ИИ, используя 267 записей голосов людей, проживающих в Индии.
Примерно 72% участников (79 женщин и 113 мужчин) не были диабетиками. У остальных участников (18 женщин и 57 мужчин) был диагностирован диабет 2-го типа.
Все участники в течение двух недель шесть раз в день записывали фразу, в результате чего общее количество записей составило 18 000. Затем ученые выявили 14 акустических различий между участниками с диабетом 2 типа и без него. Четыре из этих различий помогли искусственному интеллекту более точно диагностировать диабет второго типа. При этом ИИ более точно смог поставить диагноз женщинам. Он диагностировал диабет второго типа у 89% женщин и 86% мужчин.
Результаты исследования показали, что "высота тона" и "стандартное отклонение от высоты тона" являются полезными признаками для диагностики заболевания у всех участников, однако "относительное среднее дрожание возмущения" (relative average perturbation jitter) оказалось более полезным для женщин. "Интенсивность" и "мерцание амплитудного коэффициента возмущения по 11-бальной шкале" были полезны для диагностики мужчин.
Проще говоря, при варьировании этих признаков выяснилось, что у женщин с диабетом 2 типа отмечается несколько более низкая высота тона при меньшей вариабельности, а у мужчин с этим заболеванием — несколько более слабый голос при большей вариабельности. Эти различия, вероятно, обусловлены различиями в проявлениях симптомов заболевания у разных полов.
Ученые отметили, что эти различия, обнаруженные при обработке сигналов ИИ между мужскими и женскими голосами, были "удивительными".