• Kanadalı tıp araştırmacıları, bir hastanın yalnızca altı ila on saniyelik konuşma sesine dayanarak Tip 2 diyabeti tahmin etmek için bir yapay zekâyı başarıyla eğitti.
• Bu başarı, yapay zekânın diyabetik olmayan bireyler ile Tip 2 diyabetli bireyleri birbirinden ayıran 14 akustik özelliği tanımlamasıyla mümkün oldu.

Kanadalı tıp araştırmacıları, bir hastanın yalnızca altı ila on saniyelik konuşma sesine dayanarak Tip 2 diyabeti tahmin etmek için bir yapay zekâyı başarıyla eğitti.

Yapay zekâ, insan kulağının algılayamayacağı ses perdesi ile yoğunluk değişiklikleri de dâhil olmak üzere ses özelliklerine odaklandı ve bu verileri yaş, cinsiyet, boy ve kilo gibi temel sağlık bilgileriyle birleştirdi.

Araştırma, Klick Labs tarafından Ontario Tech Üniversitesi iş birliğiyle gerçekleştirildi ve 267 denekten alınan ses kayıtları kullanıldı. Araştırmacılar, 18.000 kayıttan Tip 2 diyabeti olan ve olmayanlar arasında tutarlı farklılıklar gösteren 14 akustik özellik belirledi. Kişinin yaşı ve vücut kitle indeksinin (BMI) dahil edilmesi, yapay zekânın doğruluğunu artırdı.

Özellikle kadınlarda %89, erkeklerde ise %86 doğrulukla hastalığı teşhis ettiği gözlemlendi ve tahminlerin doğruluğunda cinsiyetin belirleyici bir rol oynadığı görüldü. Bu yapay zekâ modelinin geleneksel yüz yüze diyabet testleri ile ilişkilendirilen maliyeti ve rahatsızlığı önemli ölçüde azaltma potansiyeli bulunuyor.

Uluslararası Diyabet Federasyonuna göre dünya çapında yaklaşık 240 milyon yetişkin diyabet hastası olduğunun farkında değil. Yapay zekânın sağladığı uzaktan teşhis, birçok kişiye yardımcı olabilir.

Araştırmacılar, bu teknolojinin sağlık uygulamalarında devrim yaratarak erken teşhis için erişilebilir ve uygun fiyatlı bir araç hâline gelmesini umuyor. Gelecekteki adımlar arasında çalışmanın tekrarlanması ile prediyabet, kadın sağlığı ve hipertansiyon gibi diğer tıbbi alanlardaki uygulamaların araştırılması yer alıyor.

Derleyen: Eliz Canyurt