Lüksemburg Sağlık Enstitüsü’nden Çığır Açan Araştırma
Lüksemburg Sağlık Enstitüsü’ndeki bilim insanları, tip 2 diyabet hastalığı riskini ses analizi ile belirlemeye yönelik yenilikçi bir yöntem geliştirdiklerini duyurdu. Yapılan araştırmalara göre, sadece 25 saniyelik bir ses kaydı ile bireylerin diyabet riskinin tespit edilebileceği ortaya kondu. Bu durum, diyabetin akciğerler, kaslar ve ses üretiminden sorumlu sinirler üzerindeki etkilerinden kaynaklanıyor.
Bu çerçevede, ses kısıklığı gibi belirti değişikliklerini tespit edebilen bir yapay zeka algoritması geliştirildi. Yapay Zeka ile Diyabet Teşhisi
Araştırma ekibi, bu yapay zeka modelinin sadece tip 2 diyabet riskini değil, aynı zamanda depresyon gibi ruh sağlığı sorunlarını da tespit edebileceğini belirtti. Farklı araştırmacı gruplarının, ses analizlerini Parkinson hastalığının erken teşhisi ve takibi için kullanmayı düşündükleri ifade edildi.
Geliştirilen ses testi sayesinde bireyler, ev ortamında kendi seslerini kaydederek sağlık durumlarını kontrol edebilecek ve bu süreci bir kan testi ile doğrulayabilecekler. Araştırmacılardan Dr. Guy Fagherazzi, çalışmalarının tip 2 diyabet hastalarına özgü ‘ses biyobelirteçlerini’ ortaya çıkardığını vurguladı.
Ses Kısıklığı: Diyabetin Belirtisi Olabilir
Dr. Fagherazzi, tip 2 diyabetin ses kısıklığı, gerginlik ve ünlü seslerdeki değişikliklere yol açabileceğini ifade etti. Bu durum, hastalığın akciğer fonksiyonlarına olan etkisi ve ses üretiminde rol oynayan sinirlerin zarar görmesiyle açıklanıyor. Araştırmada, yapay zeka algoritması 607 kişinin ses kayıtları üzerinde test edildi. Katılımcılar, 30 saniyeden kısa bir süre boyunca yüksek sesle metin okudular. Test sonuçları, algoritmanın tip 2 diyabet teşhisi almış erkeklerin yüzde 71’ini, kadınların ise yüzde 66’sını doğru bir şekilde tespit ettiğini gösterdi.
Ekip, diğer sağlık sorunlarına yönelik biyobelirteçleri incelemeye devam ediyor. Dr. Fagherazzi, depresyon gibi ruh sağlığı problemlerinin tespitinde ses analizinin kritik bir rol oynayabileceğini belirtti. Depresyon, monoton bir konuşma hızı, düşük enerji ve yavaş bir konuşma tarzı gibi ses özelliklerini etkileyebiliyor.
News
