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ジャカルタ - クリック研究所の多くの科学者は、オンタリオ工科大学の教職員と協力して、患者の声を録音するだけで2型糖尿病を検出できる機械学習人工知能(AI)を訓練しています。

科学者たちが訓練した AI は、インドの 267 人の被験者の音声録音を使用して開発されました。 その結果、この AI は 2 型糖尿病をわずか 6 ~ 10 秒で検出できます。

Dailymail からの引用によると、この AI モデルは 14 の音響特徴を識別することで機能し、2 型糖尿病に苦しむ人とそうでない人を区別します。 音響特徴が研究されているため、この AI はもちろん患者の音声に焦点を当てます。

人間の耳には聞こえない患者の声のピッチと強さの変化は、年齢、性別、身長、体重などの基本的な患者情報と組み合わせられます。

研究者らは、合計97人の女性と170人の男性からなる267人の異なる患者を対象に試験を実施した。 2 週間にわたって、これら 267 人の参加者は 1 日 6 回、携帯電話でフレーズを録音します。

Klick Labs の科学者たちは、個人ごとに 18,000 千件の録音が生成され、糖尿病患者と糖尿病でない患者のグループで一貫性のある反復母音を探すために 14 の音響特徴に注目しました。

14 の特徴のうち、AI の 4 つの特徴が正確に予測できることが証明されました。 ピッチとピッチの標準偏差によって男性患者と女性患者を検出できます。 AI は相対平均摂動ジッターも使用できますが、この機能は女性にのみ役立ちます。

さらに、11 ポイントの振幅摂動の強度と大きさも AI 検出機能です。 ただし、この機能で検出された男性には、糖尿病患者である可能性が最も高い危険な兆候があることが確実です。

このプロジェクトを研究した科学者は、年齢と体格指数 (BMI) が重要な影響を与えることを強調しました。 含まれていない場合、結果が不正確になる可能性があります。

Klick Labs の科学者たちは、音で 2 型糖尿病を検出する AI を作成することで、その発見が糖尿病を検出する医学的な方法を変えることができると期待しています。 AI を使用した検出により、患者のコストも削減されます。

対面診断はコスト削減とは別に、患者が血液検査、糖化ヘモグロビン(A1C)検査、空腹時血糖検査(FBG)、経口ブドウ糖負荷検査(PGTT)を行う必要があるため、多くの時間を費やします。

したがって、Klick Labsが開発したAIは、患者の糖尿病スクリーニングを実施する際のあらゆる障害を取り除くことができると考えられている。


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