Диабет 2 типа с помощью ИИ научились диагностировать по голосу
Искусственный интеллект (ИИ), анализирующий речь, может использоваться для выявления диабета 2-го типа. По словам исследователей, эта технология «открывает новые возможности» для диагностики диабета: голосовые записи можно собирать по телефону или с помощью приложения, рассказывает 29 сентября агентство PA Media.
Диагноз «диабет» обычно ставится на основании анализа крови, который определяет средний уровень сахара в крови за последние два-три месяца. Этот анализ назначают при наличии симптомов или во время плановых медицинских осмотров, которые проводятся для людей в возрасте от 40 до 74 лет.
По данным Всемирной организации здравоохранения, сотни миллионов людей во всем мире живут с диабетом, из них около 90% — с диабетом 2-го типа. При своевременной диагностике диабет можно вылечить, а его последствия — предотвратить или отсрочить.
Новая технология была разработана исследователями из английской технологической компании тhymia и Мельбурнского королевского технологического университета в Австралии. ИИ был обучен выявлять изменения в речи, которые связаны с диабетом 2-го типа, такие как повышенная хрипота и неспособность контролировать дыхание. Для этого использовались 63 000 голосовых записей более чем 21 000 человек из Великобритании и США.
Затем исследователи протестировали модель на 20-секундных записях, на которых люди читали вслух басни Эзопа. В исследовании приняли участие 7319 человек из Великобритании. Выяснилось, что речевая модель в 80% случаев присваивала более высокий балл риска тем, кто сообщал о наличии у них диабета 2-го типа.
Технология показала хорошие результаты при работе с людьми разного возраста и пола, но ее эффективность была ниже при работе с чернокожими пациентами, что, вероятно, связано с их небольшим количеством. Эффективность также была ниже при работе с записями людей с сердечно-сосудистыми заболеваниями, повышенным артериальным давлением или ожирением.
Во втором анализе участвовала подгруппа из 801 человека, которые в течение трех месяцев после записи речи сдавали анализ крови на диабет в домашних условиях. В 75% случаев ИИ присваивал этим людям более высокий балл риска.
«На сегодняшний день это крупнейшее исследование скрининга диабета 2-го типа на основе анализа речи в реальных условиях, в ходе которого прогнозы модели сверяются с результатами анализа крови, а также с тем, что люди сообщают о своем диагнозе. У тех, кому модель присвоила более высокий балл риска, результаты анализа крови соответствовали прогнозу», — говорит Гедре Чепукайтите, научный сотрудник компании Thymia, которая представит результаты исследования на конференции Европейской ассоциации по изучению диабета в Милане.
«Это может изменить подход к скринингу. Образец речи можно записать по телефону или через приложение, так что мы сможем охватить гораздо больше людей, которым нужно сдать анализ крови, чем при нынешних подходах, особенно тех, кто никогда не проходит диспансеризацию», — говорит Чепукайте. Следующий шаг, по ее словам, — протестировать модель в клинических условиях и понять, насколько хорошо она работает для разных групп людей.
