ABD merkezli bilim insanlari, bir kisinin Tip 2 diyabet hastasi olup olmadigini 6 ila 10 saniyelik ses kayitlarindan ayirt edebilen bir yapay zeka modeli olusturdu. Yapilan testler kadinlar için yüzde 89, erkekler içinse yüzde 86 dogruluk orani ortaya koydu. Klick Labs'ten arastirma bilimcisi Jaycee Kaufman, "Arastirmamiz Tip 2 diyabeti olan ve olmayan bireyler arasindaki önemli ses farkliliklarini ortaya koyuyor ve bu tip camiasinin diyabet taramasi yapma seklini degistirebilir" dedi.
Mevcut tespit yöntemleri çok fazla zaman, seyahat ve maliyet gerektirebiliyor. Ses teknolojisi bu engelleri tamamen ortadan kaldirma potansiyeline sahip. Çalisma, diyabetik olmayanlari diyabetiklerden ayiran ses özelliklerini belirlemek amaciyla 18 bin kaydin analiz edilmesini içeriyordu. Çalismada, sinyal islemeyi kullanarak, insan kulagi tarafindan algilanamayan perde ve yogunluktaki ince degisiklikleri tespit edebildiler.
Uluslararasi Diyabet Federasyonu'nun rakamlarina göre, dünya genelinde farkinda olmadan bu hastalikla yasayan yaklasik 240 milyon yetiskin için faydali olabilir. Independent'ta yer alan haberde son arastirma, makine ögrenimi modellerinin bir araya gelmesi, veri biliminin hasta tedavisini iyilestirmeye katki sunmasi ve tibbi kesiflere yardimci olmasiyla yapay zekanin saglik hizmetlerinde oynadigi sürekli büyüyen rolü gösteriyor. Arastirmacilar, diyabetik olup olmadiklarini belirlemek için denekten temel saglik verilerini isteyen yapay zeka modelinin, diger saglik durumlarini teshis etmek için genisletilebilecegini öne sürüyor.
Klick Labs Baskan Yardimcisi ve arastirmanin lideri Yan Fossat, "Arastirmamiz, ses teknolojisinin Tip 2 diyabet ve diger saglik kosullarinin belirlenmesindeki muazzam potansiyelinin altini çiziyor" dedi. Ses teknolojisi, erisilebilir ve uygun fiyatli bir dijital tarama araci olarak saglik uygulamalarinda devrim yaratabilir.