你說話的方式可以揭示你是否患有2型糖尿病

我們已經(jīng)看到了人工智能的多種幫助方式。加快醫(yī)療診斷，它現(xiàn)在有一個新的技巧：能夠發(fā)現(xiàn)類型 2糖尿病在某人身上，基于他們說話的幾秒鐘。

在情緒激動、陶醉或困倦時進行對話，您可能會注意到一個人的聲音會受到許多生物因素的影響;這一事實為人工智能提供了發(fā)現(xiàn)可能隨著健康變化而發(fā)展的微妙變化的機會。

我們應該注意到，這項研究是由來自克利克實驗室，他們在開發(fā)和銷售這種AI檢測技術方面擁有既得利益。然而，他們的研究結果已發(fā)表在同行評審的期刊上，非常值得一看，看看是否可以改善2型糖尿病的檢測。

“目前的檢測方法可能需要大量的時間、旅行和成本，”說Jaycee Kaufman，Klick Labs的研究科學家?！罢Z音技術有可能完全消除這些障礙。

研究小組要求267名參與者 - 一些患有2型糖尿病，一些沒有 - 每天在手機應用程序中記錄一個固定短語六次，為期兩周。然后處理了總共 18,465 個記錄以提取 14 個不同的特征從人聲，包括音高和強度.

研究人員使用一組這些錄音來訓練人工智能，根據(jù)他們的性別、年齡、BMI 以及他們是否患有 2 型糖尿病等因素，了解一個人的聲音聽起來像什么。他們使用剩余的樣本來測試人工智能“學到”的東西。

考慮到年齡和性別等因素，該模型能夠發(fā)現(xiàn)女性2型糖尿病的準確率為89%，男性的準確率為86%。

有趣的是，識別2型糖尿病的關鍵聲音信號對于男性和女性是不同的。在男性中，強度和振幅變化是最重要的;在女性中，音調的變化是主要的贈品。

研究人員承認，需要對更大和更多樣化的人群進行測試以驗證這些結果，但早期發(fā)現(xiàn)是積極的。馬上診斷2型糖尿病需要抽血，然后等待分析和報告。這種方法只需要訪問智能手機應用程序即可。

雖然全球每11個成年人中就有1個被診斷出患有這種疾病，但研究人員認為，有數(shù)億人被診斷出患有這種疾病。不知道他們患有2型糖尿病。能夠減少這一數(shù)字也意味著能夠更早地實施治療，并降低人群糖尿病管理成本。

“我們的研究強調了患有和沒有2型糖尿病的個體之間的顯著聲音差異，并可能改變醫(yī)學界篩查糖尿病的方式。說考夫曼。

該研究已發(fā)表在妙佑醫(yī)療國際論文集：數(shù)字健康.

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