Madrid’de gerçekleştirilen Avrupa Diyabet Araştırmaları Birliği’nin (EASD) Yıllık Toplantısı’nda sunulan bir araştırma, ses analizi yöntemi ile teşhis edilmemiş tip 2 diyabet vakalarının tespit edilebileceğini ortaya koydu.
Yapılan çalışmada, bireylerin ses kayıtları, yaş, cinsiyet, vücut kitle indeksi (BMI) ve hipertansiyon gibi sağlık verileri kullanılarak bir yapay zeka modeli geliştirildi. Bu model, kadınlarda %66, erkeklerde ise %71 doğruluk oranıyla tip 2 diyabetin varlığını ayırt edebildi. Araştırmanın baş yazarı Abir Elbeji, mevcut tip 2 diyabet tarama yöntemlerinin zaman alıcı, invaziv ve maliyetli olduğunu belirterek yapay zeka ve ses teknolojisinin birleştirilmesinin bu engelleri aşabileceğini vurguladı.
Diyabet hastalarının yaklaşık yarısının durumlarını fark etmediği ve erken teşhisin ciddi komplikasyonları önlemede kritik bir rol oynadığı biliniyor. Ses analizine dayalı bu yeni yöntem, tip 2 diyabet vakalarını tespit etmede umut vaat ediyor ve halk sağlığı açısından önemli bir adım olarak öne çıkıyor.
Araştırmada, 607 katılımcıdan seslerini kaydetmeleri istendi ve yapay zeka algoritması ile ses kayıtları analiz edildi. Ses bazlı algoritmalar, ses tonundaki değişiklikler, yoğunluk ve frekans gibi özellikleri değerlendirerek tip 2 diyabet vakalarını doğru şekilde tespit etti. Özellikle 60 yaş ve üstü kadınlar ile hipertansiyon hastalarında yüksek doğruluk oranları elde edildi.
Bu umut verici bulgular, ses analizinin tip 2 diyabet taramalarında kullanılmasının potansiyelini gösteriyor ancak yöntemin daha fazla araştırmaya ihtiyaç duyduğu vurgulanıyor.
