Kick Labs, care a dezvoltat metoda, spune că aceasta ar putea simplifica în mod semnificativ depistarea diabetului, care rămâne încă nediagnosticat la mulți pacienți în prezent.
Potrivit studiului, publicat în Mayo Clinic Proceedings: Digital Health, cercetătorii au studiat un total de 276 de persoane în cadrul studiului, dintre care unele erau sănătoase, în timp ce altele fuseseră diagnosticate anterior cu diabet de tip 2. Cercetătorii de la Kick Labs au vrut să vadă dacă unele date de bază (cum ar fi sexul, vârsta, înălțimea și greutatea) și vocea oamenilor ar putea spune dacă cineva are diabet, așa că le-au cerut participanților să înregistreze pe telefoanele lor o scurtă înregistrare vocală de câteva secunde, în timp ce vorbeau, de șase ori pe zi, timp de două săptămâni. Cele peste 18.000 de fișiere de sunet au fost apoi puse în mâinile inteligenței artificiale, care a folosit învățarea automată pentru a identifica 14 diferențe acustice care, deși inaudibile pentru urechea umană, sunt indicatori puternici ai diabetului. Studiul a constatat că metoda a fost 86% precisă în cazul bărbaților și 89% precisă în cazul femeilor.
Jaycee Kaufman, autorul principal al studiului, a declarat că această cercetare ar putea schimba fundamental modul în care depistarea diabetului este în prezent un proces lung și costisitor. Eurekalert, care relatează știrea, adaugă că noua procedură ar putea fi foarte utilă și pentru că diabetul de tip 2, care reprezintă aproximativ 90% din cazurile de diabet, rămâne nediagnosticat în foarte multe cazuri: Federația Internațională de Diabet estimează că aproximativ una din două persoane, adică aproape 240 de milioane de oameni din întreaga lume, nu știu că au diabet.
Urmărește-ne și pe Google News
