Devrim yaratabilir! Ses kaydıyla diyabeti teşhis eden yapay zeka geliştirildi

Kanadalı tıp araştırmacıları, hastanın sadece 6-10 saniyelik konuşma sesinden Tip 2 diyabeti doğru bir şekilde tahmin etmek için bir yapay zeka geliştirdi. Bu yapay zeka, kişinin konuşmasıyla ses tonundan hastalığı olup olmadığını test ediyor.

Daily Mail'in haberine göre, yapay zeka, insan kulağının doktorların duyamayacağı ses perdesi ve ses yoğunluğundaki küçük değişiklikler de dahil olmak üzere bir dizi ses özelliğine odaklandı ve bu verileri hastanın yaşı, cinsiyeti, boyu ve kilosu gibi temel sağlık bilgileriyle eşleştirdi.

Araştırmacılar, cinsiyetin belirleyici olduğunu kanıtladı: Yapay zeka, hastalığı kadınlar için yüzde 89, erkekler için ise biraz daha az doğru bir şekilde, yüzde 86 oranında teşhis edebiliyor. Yapay zeka modeli, geleneksel olarak şahsen test edilmesi gereken kronik sağlık durumundan muzdarip sıradan insanlar için maliyeti önemli ölçüde azaltmayı vaat ediyor.

Uzaktan, otomatik teşhis, diyabetle yaşayan yetişkinlerin neredeyse yarısının ya da 240 milyon yetişkinin bu hastalığa sahip olduğunu bilmediğini bildiren Uluslararası Diyabet Federasyonu tarafından toplanan verilerden milyonlarca kişinin karar vermesine yardımcı olabilir.

Diyabeti olanlar ile olmayanlar arasında ses farkları var

Makalenin ilk yazarı ve yazılımı pazarlamayı planlayan Klick Labs'de araştırmacı bilim insanı olan Jaycee Kaufman, "Araştırmamız, Tip 2 diyabeti olan ve olmayan bireyler arasında önemli ses farklılıkları olduğunu ortaya koyuyor" dedi. Kaufman, şirketin yapay zekasının 'tıp camiasının diyabet taraması yapma şeklini değiştirebileceğini' umuyor. Geçmişte, prediyabet ve Tip 2 diyabet taraması için kan tahlili de dahil olmak üzere masraflı yüz yüze teşhis testleri yapılması gerekiyordu.

Kullanılan en yaygın testler arasında glikozlu hemoglobin testi, açlık kan şekeri testi ve Oral glikoz tolerans testleri yer alıyor ve bunların hepsi de hastaların sağlık hizmeti sağlayıcılarına fiziksel bir yolculuk yapmalarını gerektiriyor.

Kaufman, Salı günü Mayo Clinic Proceedings'de yayınlanan yeni çalışmaya eşlik eden bir açıklamada, mevcut tespit yöntemlerinin çok fazla zaman, seyahat ve maliyet gerektirebileceğini ifade ederken, ses teknolojisinin bu engelleri tamamen ortadan kaldırma potansiyeline sahip olduğunu söyledi.

Kanada'daki Ontario Tech Üniversitesi'ndeki öğretim üyeleriyle birlikte çalışan Klick Labs bilim insanları, Hindistan'dan toplanan 267 denek tarafından yapılan kayıtları kullanarak yapay zekayı eğitti. 79 kadın ve 113 erkekten oluşan kontrol grubunun yaklaşık yüzde 72'sine daha önce diyabet olmadığı yönünde teşhisi konulurken, 18 kadın ve 57 erkeğe daha önce Tip 2 diyabet teşhisi konulmuştu.

Klick Labs araştırmacılarına göre, katılımcı alımı Amerikan Diyabet Derneği yönergelerine bağlı kalınarak gerçekleştirildi. 267 katılımcıdan iki hafta boyunca günde altı kez cep telefonlarına bir cümle kaydetmeleri istendi.

Elde edilen 18.000 ayrı kayıttan, Klick'in bilim insanları Tip 2 diyabetli ve diyabetli olmayan gruplar arasında tekrarlanabilir, tutarlı farklılıklar aramak için 14 akustik özelliğe odaklandı. Bu akustik özelliklerden dördünün, kimin diyabet hastası olup olmadığını doğru bir şekilde tahmin etmede yararlı olduğu kanıtlandı.

Klick laboratuvarlarından Kaufman, yapay zekanın sinyal işlemesi yoluyla bulunan cinsiyete dayalı farklılıkları 'şaşırtıcı' olarak nitelendirdi. Ekip, hakemli makalelerinde, ses kayıtlarının arkasındaki kişinin yaşı ve vücut-kitle endeksi (BMI) tahmin modellerine dahil edildiğinde firmanın yapay zekasının daha doğru sonuçlar verdiğini bildirdi

Klick Labs başkan yardımcısı ve yeni çalışmanın baş araştırmacısı Yan Fossat, "Araştırmamız, Tip 2 diyabet ve diğer sağlık koşullarının belirlenmesinde ses teknolojisinin muazzam potansiyelinin altını çiziyor" dedi. Profesör, Klick'in basit bir telefon uygulaması aracılığıyla tanı konulmasına yol açabilecek müdahaleci olmayan ve erişilebilir yapay zeka yaklaşımının, sessizce Tip 2 diyabetten muzdarip milyonlarca teşhis edilmemiş insanın tespit edilmesine ve onlara yardım edilmesine yardımcı olmasını umduğunu söyledi.

Fossat, "Ses teknolojisi, erişilebilir ve uygun fiyatlı bir dijital tarama aracı olarak sağlık uygulamalarında devrim yaratabilir" diye ekledi. Bundan sonraki adımların, yeni çalışmayı tekrarlama girişimleriyle başlayacağını söyledi. Fossat, Klick Labs'ın sesli teşhis araştırmalarını yakında prediyabet, kadın sağlığı ve hipertansiyon gibi diğer tıbbi alanlara da genişletebileceğini umduğunu ifade etti.

Editör: Gamze Nur Ergil