Приблизно кожен десятий хворіє на діабет 2 типу, і сьогодні для діагностики цього захворювання потрібно проходити неприємну процедуру здачі крові. Однак уже скоро попередній діагноз можна буде дізнатися від власного смартфона. Науковці розробили 10-секундний голосовий тест для визначення діабету 2 типу.
Дослідження проводилося вченими міжнародної біотехнологічної фірми Klick Labs і включало 267 учасників, у яких немає діабету (192 людини) або є діабет 2 типу (75 осіб).
Кожну людину попросили записувати певну вимовлену фразу на власний смартфон за допомогою програми до шести разів на день протягом двох тижнів. Залежно від швидкості, з якою кожен учасник говорив, ці записи тривали від шести до 10 секунд.
У отриманих 18 465 записів вчені проаналізували 14 акустичних характеристик. Виявилося, що деякі з цих характеристик, такі як висота звуку та інтенсивність, однаково відрізнялися між діабетичними та недіабетичними учасниками. Хоча ці відмінності не могли бути виявлені людським вухом, їх могло підхопити програмне забезпечення для обробки сигналів.
Це відкриття свідчить про те, що розвиток діабету 2 типу викликає незначні зміни в голосі людини.
Зважаючи на цю теорію, вчені створили програму на основі штучного інтелекту, яка аналізує записи голосу разом із інформацією про пацієнта, такою як вік, стать, зріст і вага. Під час тестування на добровольцях ця програма виявилася точною на 89% у виявленні жінок із цукровим діабетом 2 типу та на 86% у виявленні діабетичних чоловіків.
Ці цифри повинні покращитися в міру вдосконалення технології. Для довідки, команда виявила, що традиційні тести на рівень глюкози в крові натщесерце були точні на 85% для обох статей, тоді як тести на глікований гемоглобін і оральні тести на толерантність до глюкози були точні на 91% і 92% відповідно.
Зараз планується проведення подальших голосових тестів на більшій за кількістю та більш різноманітній популяції.
«Поточні методи виявлення [діабету] можуть вимагати багато часу, подорожей і витрат, — сказав науковий співробітник Klick Labs Джейсі Кауфман, перший автор статті про дослідження. – Голосова технологія має потенціал повністю усунути ці бар’єри».
Стаття нещодавно була опублікована в журналі Mayo Clinic Proceedings: Digital Health.
