И зкуственият интелект звучи като научна фантастика. Но ето че канадски лекари направиха нещо практично – те обучиха този неидентифициран субект да разпознава диабета без грешка. При това само по нюансите на гласа.
Достатъчно е невронната мрежа да прослуша само шест до десет секунди от аудиозаписа на пациента, за да диагностицира заболяването с точност от 89%. Изкуственият интелект е обучен на 14 гласови функции, които могат да се различават между здрав човек и човек с диабет тип I2.
Характеристики
AI се фокусира върху анализирането на гласови характеристики, които човешките уши не могат да чуят, и съпоставя тези данни с основна здравна информация, включително възрастта, пола, височината и теглото на пациента.
Изследователите установяват, че полът е от решаващо значение: невронната мрежа може да диагностицира заболяването в 89% от случаите при жените и 86% при мъжете.
Моделът с изкуствен интелект обещава да намали значително разходите за обикновените хора, страдащи от хронични заболявания, които традиционно трябва да се подлагат на индивидуално изследване.
Данни
Дистанционната автоматизирана диагностика може да помогне на милиони хора да вземат решения въз основа на данни, събрани от Международната диабетна федерация, според която близо 240 милиона души не знаят, че страдат от болестта.
„Нашето проучване установи значителни разлики в гласа между хората със и без диабет тип 2“, казва Джейси Кауфман, първи автор на статията и изследовател в Klick Labs, която планира да продаде софтуера. Кауфман се надява, че AI може да „промени начина, по който медицинската общност проверява за диабет“.
Тестове
В миналото бяха необходими скъпи тестове за диагностика на личността за откриване на предиабет и диабет тип 2. Сред най-често срещаните са тестът за гликиран хемоглобин, тестът за кръвна захар на гладно и тестовете за орален глюкозо-толерансен тест (ОГТТ), които изискват от пациентите физическо присъствие при лекар.
Работейки с преподаватели от Технологичния университет на Онтарио в Канада, учените от Klick Labs са обучили AI въз основа на записи на 267 тестови субекта в Индия. Приблизително 72% преди това са били диагностицирани с диабет.
Записи
Доброволците записвали гласовете си на мобилни телефони шест пъти на ден в продължение на две седмици. От получените 18 000 индивидуални записа изследователите се съсредоточили върху 14 акустични характеристики, търсейки повтарящи се и последователни разлики между групите със и без диабет.
Четири от тези акустични характеристики се оказали най-полезни за точно прогнозиране. Височината на звука била полезна както за мъже, така и за жени, докато „относителното средно трептене“ било по-добро при откриване на заболяване при жени. При мъжете са разкрити интензивността на гласа и „трептенето на коефициента на скок на амплитудата“.
Изследването е публикувано в списанието Mayo Clinic Proceedings: Digital Health.
Автор: Цвета Дилова
