25 saniyelik ses kaydıyla artık şeker hastası olup olmadığınızı anlayacaksınız
Lüksemburg Sağlık Enstitüsü’nden bilim adamları, araştırmalar sonucu geliştirdikleri bir yöntemi duyurdu. Araştırmaya göre, tip 2 diyabet hastalığı riskinizin olup olmadığı sesinizden anlaşılacak.
Yapılan araştırmaya göre, 25 saniyelik ses kaydından kişinin diyabet riski ölçülebilecek. Bu durumun ise diyabetin, akciğerler, kaslar ve ses üretiminden sorumlu sinirler üzerindeki etkisinden dolayı olduğu belirtiliyor. Bu çerçevede, ses kısıklığı gibi değişiklikleri tespit edebilen bir yapay zeka algoritması geliştirildi.
Yapay zekayla diyabet anlaşılacak
Ekip, yapay zeka modelini sadece tip 2 diyabet riskini değil ayrıca depresyon gibi ruh sağlığı sorunlarında dair de tespitler yapacağını belirtti. Ayrıca, farklı araştırmacı grupları da ses analizlerini Parkinson hastalığının erken teşhisi ve takibi için kullanmayı düşünüyor.
Geliştirilen ses testiyle insanlar, evde kendi seslerini kaydederek hastalık belirtilerini kontrol edebilecek ve bu süreci bir kan testiyle doğrulayabilecek. Dr. Guy Fagherazzi, araştırmalarının tip 2 diyabet hastalarına özgü ‘ses biyobelirteçlerini’ ortaya çıkardığını ifade etti.
Ses kısıklığı diyabetin habercisi
Dr. Fagherazzi ayrıca tip 2 diyabetin ses kısıklığı, gerginlik ve ünlü seslerde değişikliklere yol açabileceğini belitiyor. Bu durum, hastalığın akciğer fonksiyonlarını etkilemesi ve ses üretiminde rol oynayan sinirlerin zarar görmesiyle açıklanıyor.
Araştırmada, yapay zeka algoritması 607 kişinin ses kayıtlarıyla test edildi. Katılımcılar, 30 saniyeden kısa bir süre boyunca yüksek sesle metin okudu. Yapılan testlerde, algoritmanın tip 2 diyabet teşhisi almış erkeklerin yüzde 71’ini, kadınların ise yüzde 66’sını doğru şekilde tespit ettiği bildirildi.
Ekip, diğer rahatsızlıkların biyobelirteçlerini incelemeye devam ediyor. Dr. Fagherazzi, depresyon gibi ruh sağlığı sorunlarının tespitinde de ses analizinin kilit bir rol oynayabileceğini ifade ediyor. Depresyon, monoton bir konuşma hızı, düşük enerji ve yavaş bir konuşma tarzı gibi ses özelliklerini etkileyebiliyor.