Madrid’de düzenlenen Avrupa Diyabet Araştırmaları Birliği’nin (EASD) Yıllık Toplantısı’nda sunulan yeni bir araştırma, ses analizi ile teşhis edilmemiş tip 2 diyabet vakalarının tespit edilebileceğini gösterdi.
Araştırmada, bireylerin ses kayıtları, yaş, cinsiyet, vücut kitle indeksi (BMI) ve hipertansiyon gibi sağlık verileriyle birleştirilerek yapay zeka modeli geliştirildi. Bu model, kadınlarda %66, erkeklerde ise %71 doğruluk oranıyla tip 2 diyabeti teşhis edebildi.
Mevcut tip 2 diyabet tarama yöntemlerinin zorluklarına dikkat çeken araştırmacılar, ses analizi ve yapay zekanın birleştirilmesinin testi daha erişilebilir hale getirebileceğini belirtiyor. Erken teşhisin ciddi komplikasyonları önlemede kritik bir rol oynadığı düşünülürse, bu yöntemin büyük önem taşıdığı vurgulanıyor.
Araştırmada 607 katılımcının sesleri analiz edildi ve ses bazlı algoritmalar, erkeklerde %71, kadınlarda ise %66 oranında tip 2 diyabet vakalarını doğru şekilde tespit edebildi. Özellikle 60 yaş ve üstü kadınlar ile hipertansiyon hastalarında daha yüksek doğruluk oranları elde edildi.
Bu umut verici bulgular, ses analizinin tip 2 diyabet taramalarında kullanılmasının potansiyelini gözler önüne sererken, yöntemin daha geniş çaplı araştırmalarla desteklenmesi gerektiğine işaret ediyor. Sonuç olarak, ses analizi ve yapay zeka tabanlı bu yöntem, diyabet teşhisinde önemli bir dönüm noktası olabilir.
