{"id":6648,"date":"2023-10-21T19:52:58","date_gmt":"2023-10-21T19:52:58","guid":{"rendered":"https:\/\/dailyai.com\/?p=6648"},"modified":"2023-10-21T20:03:47","modified_gmt":"2023-10-21T20:03:47","slug":"researchers-diagnose-diabetes-in-seconds-using-voice-recordings","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/dailyai.com\/de\/2023\/10\/researchers-diagnose-diabetes-in-seconds-using-voice-recordings\/","title":{"rendered":"Forscher diagnostizieren Diabetes in Sekundenschnelle anhand von Sprachaufnahmen"},"content":{"rendered":"

Forscher des Gesundheitsforschungsunternehmens Klick Labs haben ein maschinelles Lernmodell entwickelt, das das Vorhandensein von Typ-2-Diabetes anhand einer kurzen Sprachaufnahme von nur 6 bis 10 Sekunden feststellen kann.\u00a0<\/b><\/p>\n

Das Modell zeigt eine maximale Testgenauigkeit von 89% f\u00fcr Frauen und 86% f\u00fcr M\u00e4nner, wenn es mit anderen Metriken wie dem Body Mass Index (BMI) kombiniert wird.\u00a0<\/span><\/p>\n

\"Unsere Forschung hebt signifikante Stimmvariationen zwischen Personen mit und ohne Typ-2-Diabetes hervor und k\u00f6nnte die Art und Weise, wie die medizinische Gemeinschaft auf Diabetes untersucht, ver\u00e4ndern\", kommentierte Jaycee Kaufman, Wissenschaftlerin bei Klick Labs.<\/span><\/p>\n

Die Methode, <\/span>ver\u00f6ffentlicht in Mayo Clinic Proceedings<\/span><\/a>erfordert einen kurzen, mit dem Smartphone aufgezeichneten Audioclip.\u00a0\u00a0<\/span><\/p>\n

\"Die derzeitigen Erkennungsmethoden k\u00f6nnen sehr zeit-, reise- und kostenaufwendig sein. Die Sprachtechnologie hat das Potenzial, diese Hindernisse vollst\u00e4ndig zu beseitigen\", f\u00fcgte Kaufman hinzu.<\/span><\/p>\n

Im Rahmen der Studie wurden 18.000 Aufnahmen analysiert, um einzigartige akustische Merkmale zu identifizieren, die Diabetiker von Nicht-Diabetikern unterscheiden, wobei subtile, f\u00fcr das menschliche Ohr nicht wahrnehmbare Unterschiede in Tonh\u00f6he und Intensit\u00e4t festgestellt wurden.<\/span><\/p>\n

Diabetes im fortgeschrittenen Stadium kann sich auf die Stimme auswirken, indem er Nervensch\u00e4den verursacht und die Durchblutung beeintr\u00e4chtigt, was zu Erkrankungen wie Neuropathie f\u00fchrt, die die Stimmb\u00e4nder beeintr\u00e4chtigen. Dies kann zu einer schwachen, heiseren oder m\u00fcde klingenden Stimme f\u00fchren.\u00a0<\/span><\/p>\n

Au\u00dferdem kann Diabetes aufgrund der verminderten Speichelproduktion zu Mundtrockenheit f\u00fchren, was wiederum zu Stimmproblemen beitr\u00e4gt.\u00a0<\/span><\/p>\n

Die Forscher betonen die wachsende Rolle der KI im Gesundheitswesen und glauben, dass diese Sprachtechnologie auf die Diagnose anderer Gesundheitszust\u00e4nde ausgeweitet werden k\u00f6nnte.<\/span><\/p>\n

Yan Fossat, Vizepr\u00e4sident von Klick Labs, teilte mit: \"Unsere Forschung unterstreicht das enorme Potenzial der Sprachtechnologie bei der Erkennung von Typ-2-Diabetes und anderen Gesundheitszust\u00e4nden. Die Sprachtechnologie k\u00f6nnte die Gesundheitspraxis als zug\u00e4ngliches und erschwingliches digitales Screening-Tool revolutionieren.\"<\/span><\/p>\n

Mehr \u00fcber die Studie<\/span><\/h2>\n

Dies ist eine faszinierende Studie, aber ist sie auch methodisch robust? <\/span><\/p>\n

Die Stichprobengr\u00f6\u00dfe ist relativ klein, und es gibt nur wenige Informationen dar\u00fcber, wie weit der Diabetes in der Diabetikergruppe fortgeschritten ist, und wenig Informationen \u00fcber die Kontrollgruppe.<\/span><\/p>\n

Dennoch scheint eine Vorhersage der subtilen klanglichen Qualit\u00e4ten der Sprache bei Diabetikern mit fortgeschrittener oder nicht beherrschter Krankheit durchaus m\u00f6glich.\u00a0<\/span><\/p>\n

Hier ist ein genauerer Blick:<\/span><\/p>\n

    \n
  1. Zielsetzung:<\/b> In der Studie wird untersucht, ob die Sprachanalyse bei der Fr\u00fcherkennung oder \u00dcberwachung von Typ-2-Diabetes mellitus (T2DM) helfen k\u00f6nnte. Die Forscher konzentrierten sich auf die Identifizierung von Unterschieden in Stimmaufnahmen zwischen Personen mit und ohne T2DM.<\/span><\/li>\n
  2. Methodik:<\/b> 267 Teilnehmer, sowohl M\u00e4nner als auch Frauen, darunter Nichtdiabetiker und T2DM-Patienten, nahmen zwei Wochen lang mehrmals t\u00e4glich einen festen Satz mit einer Smartphone-App auf. Auf diese Weise entstanden \u00fcber 18.000 Aufnahmen. Das Team extrahierte 14 verschiedene akustische Merkmale aus diesen Aufnahmen, um die Stimmen von Nicht-Diabetikern und T2DM-Teilnehmern zu analysieren und zu vergleichen.<\/span><\/li>\n
  3. Feststellungen:<\/b> Die Forscher entdeckten signifikante Unterschiede in den Stimmaufnahmen sowohl von M\u00e4nnern als auch von Frauen, wenn sie nicht zuckerkranke Teilnehmer mit solchen mit T2DM verglichen. Sie identifizierten spezifische Stimmmerkmale, die eine genaue Vorhersage des T2DM-Status erm\u00f6glichten, insbesondere wenn sie mit Alters- und BMI-Daten kombiniert wurden. Die maximale Testgenauigkeit erreichte 89% f\u00fcr Frauen und 86% f\u00fcr M\u00e4nner.\u00a0<\/span><\/li>\n
  4. Auswirkungen:<\/b> Diese Ergebnisse deuten darauf hin, dass die Sprachanalyse ein potenzielles Instrument f\u00fcr die Fr\u00fcherkennung und \u00dcberwachung von T2DM ist. Diese Methode k\u00f6nnte besonders in abgelegenen Gemeinden n\u00fctzlich sein, da sie eine zug\u00e4ngliche und nicht-invasive Option f\u00fcr die Fr\u00fcherkennung und laufende \u00dcberwachung bietet.<\/span><\/li>\n<\/ol>\n

    Das Konzept der Krankheitsdiagnose durch eine Sprachaufnahme mag weit hergeholt erscheinen, und es ist wichtig zu erkennen, dass die besten Ergebnisse nur erzielt wurden, wenn die Aufnahmen mit dem BMI kombiniert wurden. <\/span><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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