Точність цього алгоритму дійсно неймовірна – 66% у жінок і 71% у чоловіків. А для того, аби штучний ілтелект визначив наявність діабету людині достатнь читати текст всього 25 секунд.
Чому це важливо
Результати нового дослідження преставили вчені Люксембурзького університету здоров'я. Річ у тім, що більшість сучасних методів скринінгу на діабет II типу є інвазивними, лабораторними та дорогими, а ще займають багато часу.
Натомість, новий алгоритм створений за допомогою штучного інтелекту з голосовою технологією усуває усі перераховані проблеми тестування.
"Це перший крок до використання голосового аналізу як першої лінії масштабної стратегії скринінгу діабету II типу", – зазначив автор роробки Абір Елбеджі.
Це дійсно важлива розробка, адже вона сприяє ранній діагностиці, а відтак допоможе розпочати лікування швидше, що підвищує шанси уникнення серйозних ускладнень.
Деталі дослідження
У ході дослідження учені намагались розробити й оцінити ефективність голосового алгоритму штучного інтелекту для виявлення наявності у дорослих цукрового діабету II типу.
Для цього вони попросили 607 дорослих із цим діагнозом та здорових надати аудіозапис свого голосу, на якому вони 25 секунд читають кілька речень тексту безпосередньо зі свого смартфона чи ноутбука.
Середній вік учасників становив у жінок 49,5 року, у чоловіків – 47,6.
Як працює ШІ для діагностики діабету
Алгоритм штучного інтелекту проаналізував зміни висоти голосу учасників, інтенсивності та тону і визначив відмінності між людьми з діабетом і без нього.
ШІ фіксував до 6 тисяч детальних вокальних характеристик.
У результаті обробки даних правильно ШІ визначив 71% випадків діабету у чоловіків і 66% – у жінок.
Модель показала ще кращі результати у жінок віком понад 60 років та в осіб із гіпертонією.
Перспектива розробки
Учені наголосили, що попереду ще кілька етапів перевірки методики, перш ніж її можна буде застосовувати для скринінгу діабету II типу. Однак, це досить переспективна стратегія діагностики. Також вони ставлять собі ціль: навчити ШІ визначати ранню стадію діабету та переддіабет.