9-13 Eylül tarihleri arasında Madrid’de düzenlenen Avrupa Diyabet Araştırmaları Birliği (EASD) Yıllık Toplantısı'nda sunulan bu araştırma, ses analizinin, tip 2 diyabet vakalarının erken teşhisi için kullanılabileceğini gösterdi.
Çalışmada, katılımcıların ses kayıtları, yaş, cinsiyet, vücut kitle indeksi (BMI) ve hipertansiyon durumu gibi sağlık verileriyle birleştirilerek yapay zekâ modeli geliştirildi. Bu model, erkeklerde %71, kadınlarda ise %66 doğrulukla diyabet varlığını tespit edebildi.
MEVCUT DİYABET TARAMA YÖNTEMLERİ ZAMAN ALIYOR
Araştırmanın baş yazarı Abir Elbeji, mevcut tip 2 diyabet tarama yöntemlerinin zaman alıcı, invaziv ve maliyetli olduğunu belirterek, yapay zekâ ve ses analizinin birleştirilmesinin bu engelleri aşabileceğini vurguladı. Elbeji, ses analizinin, diyabet taraması için ilk adım olarak geniş çapta uygulanabilir bir strateji olabileceğine dikkat çekti.
Diyabet hastalarının yaklaşık %50’si hastalıklarının farkında değil ve bu bireylerin %90’ı tip 2 diyabet hastası. Bu nedenle erken teşhis ve tedavi, ciddi komplikasyonların önlenmesinde kritik bir rol oynuyor. Dünya çapında teşhis edilmemiş tip 2 diyabet vakalarını azaltmak, büyük bir halk sağlığı sorunu olarak öne çıkıyor.
Araştırmada, 607 katılımcıdan birkaç cümle okuyarak ses kayıtları alınması istendi. Bu kayıtlar, yapay zekâ algoritması ile analiz edilerek ses tonundaki değişiklikler, yoğunluk ve frekans gibi özellikler değerlendirildi. Algoritma, diyabet teşhisi konmuş ve konmamış bireyler arasındaki farkları tespit etti. Sonuçlar, erkeklerde %71, kadınlarda %66 oranında doğrulukla tip 2 diyabet vakalarının saptandığını gösterdi.
Özellikle 60 yaş üstü kadınlar ve hipertansiyon hastalarında daha yüksek doğruluk oranlarına ulaşıldı. Ayrıca, ses analizi yöntemi, Amerikan Diyabet Derneği’nin (ADA) diyabet risk değerlendirme aracıyla %93 uyum gösterdi.
Araştırmacılar, bulguların umut verici olduğunu ancak yöntemin yaygın taramalarda kullanılmadan önce daha fazla çalışma yapılması gerektiğini belirtti.
