Yapay Zeka ve Ses Analizi İle Tip 2 Diyabet Belirleme
9-13 Eylül tarihlerinde Madrid’de düzenlenen Avrupa Diyabet Araştırmaları Birliği’nin (EASD) Yıllık Toplantısı’nda sunulan araştırma, **ses analizi** ile teşhis edilmemiş tip 2 diyabet vakalarının tespit edilebileceğini gösterdi. Bireylerin ses kayıtları, yaş, cinsiyet, vücut kitle indeksi (BMI) ve hipertansiyon gibi veriler kullanılarak yapay zeka modeli geliştirildi. Bu model kadınlarda %66, erkeklerde ise %71 doğruluk oranıyla tip 2 diyabeti ayırt edebildi.
Yeni Yöntem ve Önemi
Mevcut diyabet tarama yöntemlerinin zaman alıcı, invaziv ve maliyetli olduğu belirtilen araştırmanın baş yazarı Abir Elbeji, yapay zeka ve ses teknolojisinin birleştirilmesinin testi daha erişilebilir hale getirebileceğini vurguladı. Erken teşhis ve tedavinin diyabet komplikasyonlarını önlemede kritik olduğu düşünüldüğünde, ses analizinin tip 2 diyabet taramasında kullanılması önemli bir adım olarak değerlendiriliyor.
Çalışma Yöntemi ve Bulguları
Araştırmada, 607 katılımcıdan seslerini birkaç cümle okuyarak kayıt yapmaları istendi. Yapay zekâ algoritması ile analiz edilen ses kayıtlarında ses tonu, yoğunluk, frekans gibi özellikler değerlendirildi. Algoritma, ses bazlı özellikleri inceleyerek tip 2 diyabeti doğru bir şekilde tespit etti. Özellikle 60 yaş ve üstü kadınlar ile hipertansiyon hastalarında yüksek doğruluk oranları elde edildi.
Sonuç
Araştırmacılar, ses analizinin tip 2 diyabet tespitinde umut verici olduğunu belirtiyor ancak yöntemin yaygın kullanımı için daha fazla araştırmaya ihtiyaç olduğunu vurguluyor. Ses teknolojisinin bu şekilde kullanılması, teşhis edilmemiş diyabet vakalarını azaltarak önemli bir halk sağlığı sorununa çözüm sunabilir.