AI通過十秒聲音能診斷糖尿病

近日，加拿大醫學研究人員訓練了一種機器學習人工智能，可以在患者說話的六到十秒內準確預測2型糖尿病。這是在模型確定了非糖尿病患者和2型糖尿病患者之間差異的十四個聲學特徵之後實現的。

加拿大Klick實驗室的研究員傑西 · 科夫曼團隊日前在醫學期刊《梅奧診所會議：數字健康》上公佈，他們已經開發出了一個可以通過六至十秒的聲音來識別2型糖尿病的AI模型。

AI模型可以通過使用者的年齡、性別、身高、體重等基本健康資料，以及通過智能手機錄製的約十秒鐘的聲音，準確率高達百分之六十以上。

研究團隊表示，這項研究結合了聲音技術和人工智能，在這項研究中，研究團隊調查了一百九十二名健康男女和七十五名2型糖尿病患者的年齡、性別、身高、體重等基本健康資料，並讓他們每天六次，每次六至十秒鐘在智能手機上錄製指定的語句。研究團隊分析了收集到的一萬八千四百六十五個錄音樣本，提取出了十四種可以區分健康人和2型糖尿病患者的聲學特徵，並利用這些特徵建立了一個AI模型來識別2型糖尿病。

團隊表示，這個AI模型可以以百分之八十九的準確率識別女性的2型糖尿病，以百分之八十六的準確率識別男性的2型糖尿病。

研究團隊還指出，這種準確率與空腹血糖檢測(FBG，85%)、糖化血紅蛋白檢測(A1C，91%)和口服葡萄糖耐量測試(OGTT，92%)的準確率相當。

科夫曼研究員表示：“我們通過信號處理技術檢測到了2型糖尿病對聲音的影響，這種影響在男性和女性中表現出不同的方式。這項技術有可能改變糖尿病的檢測方式。”他還補充說：“這種檢測方法有可能消除當前耗時耗力的檢測方法的障礙。我們將進一步驗證這項研究結果，並將聲音診斷擴展到糖尿病前期、女性健康、高血壓等領域。”

根據國際糖尿病聯盟(IDF)的資料，全球成年糖尿病患者中有一半（約二點四億人）並不知道自己患有糖尿病，而幾乎九成的糖尿病患者是2型糖尿病，即體內雖然能產生胰島素，但不能正常發揮作用。糖尿病的診斷主要依賴於糖化血紅蛋白檢測(A1C)、空腹血糖檢測(FBG)和口服葡萄糖耐量測試(OGTT)，但這些都需要去醫院抽血。如今，只需在智能手機上說幾句話，就可以輕鬆確認是否患有2型糖尿病，這將為2型糖尿病的診斷帶來重大變革。

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