FAQ

Ako se putem govora može otkriti dijabetes tipa 2

Veštačka inteligencija (VI) može analizirati obrasce govora kako bi sa iznenađujućom tačnošću otkrila dijabetes tipa 2. Ova metoda može biti korisno dijagnostičko sredstvo, ali dolazi sa upozorenjem. Medicinski dijagnostički alati koji koriste naprednu analizu glasa postaju sve precizniji. Analiza govornih obrazaca može pružiti dragocene uvide, posebno kada su u pitanju bolesti poput Parkinsonove ili Alchajmerove bolesti. Depresija, posttraumatski stresni poremećaj i srčane bolesti takođe mogu biti otkrivene pomoću analize glasa. Veštačka inteligencija čak može otkriti znakove suženih krvnih sudova ili iscrpljenosti. Ovo omogućava medicinskim stručnjacima da pacijente leče ranije i smanjuju eventualne rizike.

Prema studiji objavljenoj u medicinskom časopisu „Mayo Clinic Proceedings: Digital Health“, samo kratki snimak glasa je dovoljan da se sa iznenađujućom tačnošću utvrdi da li osoba ima dijabetes tipa 2.

Ova tehnologija je namenjena pomoći pri identifikaciji osoba koje žive sa nedijagnostikovanim dijabetesom. Širom sveta, oko 240 miliona odraslih ljudi ima dijabetes i ne zna za to. Skoro 90% slučajeva je dijabetes tipa 2, prema Međunarodnoj dijabetes federaciji. Osobe sa dijabetesom tipa 2 imaju povećan rizik od kardiovaskularnih bolesti kao što su srčani udar, moždani udar i loša cirkulacija u nogama.

Testovi za otkrivanje dijabetesa pomoću analize glasa značajno bi poboljšali otkrivanje ove bolesti. Većina drugih testova zahteva odlazak kod zdravstvenog radnika. To uključuje test za merenje glukoze u krvi nakon posta (FBG), test oralne tolerancije na glukozu (OGTT) ili test glikiranog hemoglobina (A1C). Poslednji se obavlja kako bi se izmerili prosečni nivoi šećera u krvi tokom dva do tri meseca.

Kako radi analiza glasa?

Veštačka inteligencija analizira promene u glasu koje nisu čujne ljudskom uhu. Često, snimci telefonskog razgovora su sve što softveru treba za analizu. On ispituje faktore kao što su melodičnost govora, ritam, pauze i ton. Određeni simptomi imaju karakteristične fonetske osobine, poput načina izgovaranja samoglasnika „A“ tokom pet sekundi. Ljudski glas može imati do 200.000 različitih karakteristika. Algoritmi veštačke inteligencije mogu filtrirati sve ove karakteristike i identifikovati određene vokalne obrasce koji odgovaraju određenim simptomima.

Izuzetno tačno

Novorazvijena veštačka inteligencija analizira snimke glasa koji traju od šest do deset sekundi, tražeći razlike u tonu i intenzitetu glasa. U kombinaciji sa osnovnim zdravstvenim podacima kao što su godine, pol, visina i težina, program može proceniti da li osoba ima dijabetes tipa 2.

Njeni rezultati su izuzetno tačni, ali su malo iskrivljeni u zavisnosti od pola. Zbog razlika u varijabilnosti glasa između muških i ženskih govornika, testovi su bili tačni u 89% slučajeva kod žena i u 86% kod muškaraca.

Određene akustične osobine

Da bi obučili veštačku inteligenciju, Jaycee Kaufman i njen tim sa Tehnološkog univerziteta Ontario u Kanadi snimili su glasove 267 osoba koje nisu imale dijabetes ili su već bili dijagnostikovani sa dijabetesom tipa 2. Tokom dve nedelje, učesnici su snimili kratke rečenice šest puta dnevno na svojim pametnim telefonima. To je generisalo preko 18.000 uzoraka glasa, iz kojih su izdvojene 14 akustičnih osobina, koje su se razlikovale između učesnika sa i bez dijabetesa.

„Sadašnje metode otkrivanja mogu zahtevati puno vremena, putovanja i troškova“, rekla je Kaufman, naučna istraživačica u Klick Labs. „Tehnologija glasa ima potencijal da otkloni ove prepreke u potpunosti.“ U budućnosti, Klick Labs se nada da će ispitati da li analiza glasa takođe može pomoći u otkrivanju drugih stanja, kao što su preddijabetes ili hipertenzija.

Opasnosti analize glasa

Zastupnici analize glasa kao dijagnostičkog alata ističu brzinu i efikasnost kojom se mogu otkriti bolesti koristeći pacijentov glas. Ali čak iako alati podržani veštačkom inteligencijom mogu pružiti vrlo specifične informacije, nekoliko uzoraka glasa nije dovoljno za razvoj osnovane dijagnoze. Rizik od lažnih pozitivnih rezultata ili prekomernih dijagnoza takođe je visok. Na kraju, procene treba uvek donositi na osnovu ljudskog stručnosti.

Upozorenje, ne medicinska dijagnoza

To se posebno odnosi na psihološke bolesti. Određena tonalitet glasa može biti znak depresije, na primer, ali samo temeljita analiza od strane obučenog ljudskog stručnjaka može obezbediti sigurnost.

Zloupotreba nije isključena

Kritičari i zagovornici zaštite podataka upozoravaju na ogroman rizik od zloupotrebe softvera za analizu glasa, na primer od strane poslodavaca ili call centara za osiguranje. Postoji rizik da se softver za analizu glasa koristi bez izričitog pristanka i da kupci ili zaposleni budu oštećeni na osnovu ličnih informacija o zdravlju.

Takođe bi bilo relativno lako proslediti osetljive medicinske informacije, hakovati, prodati ili na drugi način zloupotrebiti. Međutim, jasna regulativa i ograničenja analize glasa kao dijagnostičkog alata ne mogu biti postavljena od strane naučnika. Ovo je isključiva nadležnost politike.

Kako veštačka inteligencija analizira glas?

Veštačka inteligencija (VI) analizira promene u glasu koje nisu čujne ljudskom uhu. Pomoću algoritama, VI ispituje faktore kao što su melodičnost govora, ritam, pauze i ton, kako bi identifikovala određene vokalne obrasce koji odgovaraju određenim simptomima.

Kako može da pomogne u dijagnozi dijabetesa tipa 2?

Analiza glasa može pomoći u ranoj dijagnozi dijabetesa tipa 2. Pomoću krakih snimaka glasa i osnovnih zdravstvenih podataka, VI može sa iznenađujućom tačnošću utvrditi da li osoba ima dijabetes tipa 2.

Koliko su rezultati analize glasa tačni?

Rezultati analize glasa su izuzetno tačni, ali se mogu malo razlikovati u zavisnosti od pola. Testovi su pokazali tačnost od 89% kod žena i 86% kod muškaraca.

Da li je analiza glasa dovoljna za dijagnozu bolesti?

Iako analiza glasa može pružiti važne informacije, nekoliko uzoraka glasa nije dovoljno za postavljanje precizne dijagnoze. Uvek je potrebno da stručni medicinski profesionalac izvrši temeljitu analizu i donese konačnu dijagnozu.