Umjetna inteligencija može analizirati govorne obrasce kako bi otkrila dijabetes tipa 2 sa zapanjujućom preciznošću. Metoda bi se mogla pokazati korisnim dijagnostičkim alatom ali dolazi s oznakom upozorenja.
Medicinski dijagnostički alati koji koriste naprednu analizu glasa postaju sve precizniji. Analiza govornih obrazaca može pružiti vrijedne uvide, posebno za bolesti kao što su Parkinsonova ili Alzheimerova bolest.
Mentalne bolesti, depresija, posttraumatski stresni poremećaj i bolesti srca također se mogu otkriti analizom glasa. Umjetna inteligencija (AI) može čak otkriti znakove suženih krvnih žila ili iscrpljenosti. To medicinskim stručnjacima omogućava da brže liječe pacijente i smanje sve moguće rizike.
Prema studiji objavljenoj u Mayo Clinic Proceedings: Digital Health medicinskom časopisu, dovoljna je kratka glasovna snimka da se s iznenađujućom preciznošću utvrdi ima li osoba dijabetes tip 2.
Neotkrivena bolest
Ova je tehnologija namijenjena pomoći u identificiranju ljudi koji žive s nedijagnosticiranim dijabetesom. U cijelom svijetu oko 240 miliona odraslih osoba ima dijabetes a da toga nisu svjesni. Gotovo 90% slučajeva je dijabetes tip 2, prema Međunarodnoj federaciji za dijabetes.
Osobe s dijabetesom tip 2 imaju povećan rizik od kardiovaskularnih bolesti, kao što su srčani udar, moždani udar i loša cirkulacija u nogama i stopalima.
Testovi probira za dijabetes koji koriste analizu glasa značajno bi poboljšali otkrivanje. Većina drugih pretraga podrazumijeva odlazak liječniku. To uključuje test glukoze u krvi (FBG), oralni test tolerancije glukoze (OGTT) ili test glikiranog hemoglobina (A1C).
Kako radi analiza glasa?
AI analizira frekvencije glasa i promjene u glasu koje su nečujne ljudskom uhu. Često su snimke telefonskih razgovora sve što softver treba za analizu.
AI ispituje faktore kao što su melodija govora, pauze i visina. Određeni simptomi imaju karakteristične fonetske značajke, poput načina na koji se samoglasnik A izgovara u razdoblju od pet sekundi.
Ljudski glas može prikazati do 200.000 različitih karakteristika. AI algoritmi mogu filtrirati kroz sve to kako bi identificirali određene vokalne obrasce koji odgovaraju određenim simptomima.
Izvanredno precizan
Novorazvijena umjetna inteligencija prikazuje glasovne snimke u trajanju između šest i 10 sekundi, tražeći razlike u visini i intenzitetu glasa. U kombinaciji s osnovnim zdravstvenim podacima kao što su dob, spol, visina i težina, program može procijeniti ima li govornik dijabetes tip 2.
Njegovi su rezultati nevjerojatno tašni ali su malo iskrivljeni ovisno o spolu. Zbog razlika u glasovnim varijacijama između muških i ženskih govornika, testovi su bili 89% tačni kada su ispitivali žene, i 86% kada su procjenjivali muškarce.
Izrazite akustične karakteristike
Kako bi uvježbali AI, Jaycee Kaufman i njezin tim sa Sveučilišta Ontario Tech u Kanadi snimili su glasove 267 osoba koje ili nisu imale dijabetes ili kojima je već dijagnosticiran dijabetes tipa 2.
Tokom dvije sedmice, učesnici su šest puta dnevno snimali kratku rečenicu na svoj pametni telefon. Tako je dobiveno više od 18.000 glasovnih uzoraka, od kojih je izdvojeno 14 akustičnih značajki koje su se razlikovale između učesnika sa i bez dijabetesa.
“Sadašnje metode otkrivanja mogu zahtijevati puno vremena, putovanja i troškova”, rekao je Kaufmann, istraživač u Klick Labsu. “Glasovna tehnologija ima potencijal u potpunosti ukloniti te prepreke.”
Klick Labs se u budućnosti nada da će ispitati može li analiza glasa također pomoći u otkrivanju drugih stanja, kao što je predijabetes ili hipertenzija.
Opasnosti analize glasa
Zagovornici analize glasa kao dijagnostičkog alata naglašavaju brzinu i učinkovitost kojom se bolesti mogu otkriti pomoću glasa pacijenta.
No, iako alati podržani umjetnom inteligencijom mogu pružiti vrlo specifične informacije, nekolicina glasovnih uzoraka nije dovoljna da se razvije dobro utemeljena dijagnoza. Rizik dobivanja lažno pozitivnih rezultata ili pretjerane dijagnoze također je visok. Na kraju, procjene se uvijek trebaju donositi na temelju ljudske stručnosti.
Indikacije, a ne medicinska dijagnoza
To se posebno odnosi na psihičke bolesti. Određeni vokalni tonalitet može biti pokazatelj depresije, na primjer, ali samo temeljit pregled od strane obučenog stručnjaka može pružiti garanciju.
Umjetna inteligencija bi mogla analizirati nečiji glas kako bi prepoznala govori li osoba impulsivnije ili manje strukturirano nego inače ali samo medicinski stručnjak može utvrditi je li to povezano s nečim poput poremećaja pažnje i hiperaktivnosti.
(Izvor: Deutsche Welle, foto: ilustracija/Freepik)
