不用驗血!語音AI篩檢糖尿病 準確率75%至80%

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澳洲皇家墨爾本理工大學與英國科技公司Thymia合作開發一項創新AI語音分析工具,透過辨識聲音中的細微變化,協助初步篩出第二型糖尿病風險。民眾只需朗讀文章20秒,AI即可判斷其是否具有較高的糖尿病風險,未來甚至可透過手機App或電話錄下語音作為篩檢方式,為糖尿病檢測開闢新途徑。 

研究團隊指出,第二型糖尿病患者可能出現聲音沙啞、聲音粗糙,以及控制呼吸時較為困難等變化。長期血糖偏高可能影響控制喉部肌肉的迷走神經,進而造成聲音改變。(示意圖/AI生成)
研究團隊指出,第二型糖尿病患者可能出現聲音沙啞、聲音粗糙,以及控制呼吸時較為困難等變化。長期血糖偏高可能影響控制喉部肌肉的迷走神經,進而造成聲音改變。(示意圖/AI生成)

據《每日郵報》(Daily Mail)報導,研究團隊指出,第二型糖尿病患者可能出現聲音沙啞、聲音粗糙,以及控制呼吸時較為困難等變化。長期血糖偏高可能影響控制喉部肌肉的迷走神經,進而造成聲音改變。此外,糖尿病患者發生胃食道逆流的比例較高,胃酸可能刺激聲帶;肺功能下降也可能影響說話時的氣流,導致聲音變化。

為訓練AI模型,研究人員蒐集英國及美國超過2.1萬人的6.3萬份語音樣本進行分析。其中一項研究納入7319名英國民眾,結果顯示AI在約80%的案例中,會對自述患有第二型糖尿病的人給出較高風險評分。

另一項針對801名曾在家接受糖尿病血液檢測者的分析,模型也有75%的機率給出較高風險評分。 研究人員表示,這項工具的優勢在於語音樣本可以透過電話或App取得,未來有機會接觸到更多平時不容易接受例行健康檢查的人。

現行第二型糖尿病主要仍透過血液檢測判斷,檢測結果可反映過去約2至3個月的平均血糖狀況。(示意圖/AI生成)
現行第二型糖尿病主要仍透過血液檢測判斷,檢測結果可反映過去約2至3個月的平均血糖狀況。(示意圖/AI生成)

不過,研究也發現模型在黑人受試者身上的表現較低,團隊推測可能與研究中黑人參與者人數偏少有關,因此仍需進一步確認不同族群的適用性。 研究科學家吉德蕾.切普凱蒂(Giedre Cepukaityte)指出,語音AI目前只能作為篩檢工具,不能取代正式血液檢查。

現行第二型糖尿病主要仍透過血液檢測判斷,檢測結果可反映過去約2至3個月的平均血糖狀況。下一步將在臨床環境中測試這項模型,並持續了解它對不同族群的表現,希望讓更多有風險卻未能接受例行檢查的人,能更早獲得進一步檢測的機會。

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