Yapay Zeka ve Ses Teknolojisi İle Tip 2 Diyabet Tespit Edilebilir

Madrid’de düzenlenen Avrupa Diyabet Araştırmaları Birliği’nin (EASD) Yıllık Toplantısı’nda sunulan araştırma, ses analizi ile teşhis edilmemiş tip 2 diyabet vakalarının tespit edilebileceğini gösterdi. Araştırmacılar, bireylerin ses kayıtlarını kullanarak yapay zeka modeli geliştirdi. Bu model, kadınlarda %66, erkeklerde ise %71 doğruluk oranıyla tip 2 diyabeti ayırt edebildi.

Yapay Zeka ve Ses Analizi ile Diyabet Taraması Daha Erişilebilir Hale Geliyor

Mevcut tip 2 diyabet tarama yöntemlerinin zaman alıcı, invaziv ve maliyetli olduğunu belirten araştırmanın baş yazarı Abir Elbeji, yapay zeka ve ses teknolojisinin birleştirilmesinin bu engelleri ortadan kaldırarak diyabet testini daha erişilebilir hale getirebileceğini vurguladı. Ses analizinin yüksek ölçeklenebilir tip 2 diyabet tarama stratejisinde kullanılmasının önemine dikkat çekti.

Ses Bazlı Algoritmaların Başarısı

Araştırmada, 607 katılımcının sesleri kaydedilerek yapay zeka algoritması ile analiz edildi. Algoritma, ses tonu, yoğunluk, frekans gibi özellikleri inceleyerek diyabet teşhisi konan ve konmayan bireyler arasındaki farkları tespit etti. Ses bazlı algoritmalar, özellikle 60 yaş üstü kadınlar ve hipertansiyon hastalarında yüksek doğruluk oranları elde etti. Ayrıca, bu yöntem Amerikan Diyabet Derneği’nin (ADA) risk değerlendirme aracı ile %93 uyum gösterdi.

Önemli Bir Halk Sağlığı Sorunu

Diyabet hastalarının yarısının durumlarını fark etmediği ve erken teşhisin önemine vurgu yapılıyor. Dünyada teşhis edilmemiş tip 2 diyabet vakalarını azaltmak, önemli bir halk sağlığı sorunu olarak karşımıza çıkıyor. Araştırmacılar, ses analizinin diyabet teşhisinde umut verici olduğunu ancak daha fazla araştırmaya ihtiyaç olduğunu belirtiyor.