Snimka glasa bi mogla pokazati boluje li netko od dijabetesa
Najčešći i najtočniji način dijagnosticiranja dijabetesa, uključujući predijabetes i tip 2, su krvne pretrage. Međutim, nova studija sugerira da se dijabetes tipa 2 također može otkriti u glasu osobe piše Verywellhealth.
Istraživači iz Klick Labsa stvorili su alat za umjetnu inteligenciju (AI) koji može odrediti ima li osoba dijabetes tipa 2 koristeći samo snimke njezinog glasa u trajanju od šest do deset sekundi, u kombinaciji s osnovnim zdravstvenim podacima kao što su dob, spol, visina i težina. AI model bio je 89 % točan u dijagnosticiranju dijabetesa tipa 2 kod žena i 86 % točan kod muškaraca.
"Naša je vizija stvoriti metodu probira koja je jednostavna, praktična i smanjuje teret i povezane troškove s trenutnim testovima krvi. Alat za glasovnu provjeru mogao bi se implementirati izvan laboratorija ili liječničkih ordinacija, uz korištenje pametnih mobitela", rekao je za Verywell Yan Fossat, potpredsjednik Klick Labsa i glavni istraživač studije.
Evo što još trebate znati o studiji, uključujući kako dijabetes može utjecati na nečiji glas i misle li stručnjaci da bi AI model mogao postati novi alat za probir dijabetesa.
O studiji
U studiji je sudjelovalo 267 ispitanika iz Indije. Istraživači su otkrili da 192 ispitanika, od kojih 79 žena i 113 muškaraca, nisu imali dijabetes. Ostalih 75 ispitanika, odnosno 18 žena i 57 muškaraca, imalo je prethodno dijagnosticiran dijabetes. Koristeći pametne mobitele, ispitanici su snimali svoj glas govoreći određenu frazu u trajanju od šest do 10 sekundi do šest puta dnevno tijekom dva tjedna. Istraživači su analizirali 18 465 snimki koje su prikupljene da bi se preslušalo 14 akustičnih karakteristika. Ideja je bila da ti zvukovi mogu pokazati vokalne razlike između ljudi s dijabetesom tipa 2 i ljudi koji nemaju to stanje.
Istraživači su također razmotrili druge glasovne značajke - poput promjena u visini, snazi i intenzitetu glasa - koje ljudsko uho ne može uhvatiti. Uz pomoć softvera za obradu signala i analizu glasa, istraživači su primijetili suptilne promjene u glasovima ljudi s dijabetesom tipa 2. Iskoristili su te podatke kako bi obučili model strojnog učenja kako bi mogao predvidjeti imali netko dijabetes tipa 2 na temelju glasovnog isječka.
Jaycee Kaufman, znanstvenica Klick Labs i prva autorica studije, rekla je za Verywell da je tim identificirao razlike u glasovnim značajkama između muškaraca i žena s dijabetesom tipa 2. Na primjer, visina glasa i varijabilnost visine bili su promijenjeni kod žena, dok su snaga ili intenzitet glasa i raznolikost jačine bili promijenjeni kod muškaraca.
“Vjerujemo da ova razlika može proizaći iz činjenice da muškarci i žene različito doživljavaju komplikacije dijabetesa tipa 2, što u konačnici različito utječe na glas. Konkretno, muškarci mogu doživjeti veću slabost mišića povezanu s dijabetesom tipa 2, dok žene mogu doživjeti više edema", objasnila je Kaufmann.
Drugi su istraživači već koristili glas za predviđanje neurodegenerativnih bolesti poput Alzheimerove i Parkinsonove bolesti. "Proizvodnja glasa je kompliciran proces koji uključuje kombinirane učinke krvožilnog sustava, dišnog sustava, mišićnog sustava, živčanog sustava i drugih sustava u tijelu. Sve što utječe na ove sustave može utjecati na glas, što je bila motivacija za ovaj rad", dodala je Kaufmann.
Zašto dijabetes može utjecati na glas?
Kod dijabetičara može doći do oštećenja živaca što se naziva dijabetička neuropatija. U nekim slučajevima oštećenje živaca dovodi do problema s glasom poput bilateralne paralize glasnica. U ovom stanju, i glasnice i grkljan mogu postati djelomično ili potpuno paralizirani.
Dijabetes tipa 2 također je povezan s drugim zdravstvenim problemima, poput slabosti mišića i oticanja. Prethodne studije su pokazale da oticanje može utjecati na glas. "Periferna neuropatija može oštetiti živce u grkljanu, što rezultira promuklošću ili naprezanjem glasa, a slabost mišića može biti očita u mišićima u glasnicama ili dišnom sustavu. Osim toga, oticanje povezano s edemom može utjecati na elastične i vibracijske kvalitete glasnica, što može utjecati na visinu glasa", objasnila je Kaufmann.
Mogu li glasovni testovi za dijabetes biti točni?
Dr. Steven Malin, izvanredni profesor metabolizma i endokrinologije na Sveučilištu Rutgers, nije bio uključen u studiju, ali smatra da su potrebna dodatna istraživanja kako bi se vidjelo hoće li ova tehnologija učiniti dijagnozu bržom, jeftinijom ili pristupačnijom za pacijente. Malin također smatra da su potrebne dodatne studije u različitim zemljama i s raznolikom skupinom sudionika, posebno jer se bolesti razlikuju ovisno o rasi i etničkoj pripadnosti. Još jedno ograničenje studije je to što su sudjelovali samo nepušači, tako da se podaci ne mogu generalizirati na ljude koji puše.
Endokrinologinja Priya Jaisinghani smatra da bi drugi čimbenici mogli utjecati na točnost dijagnostičkog testa koji se oslanja na glas ili snimke glasa. To uključuje glasovne promjene koje proizlaze iz upalnih i infektivnih poremećaja, neurološke bolesti kao što je miastenija gravis, ozljedu živaca koja dovodi do paralize glasnica, iritacije pušenjem ili refluks kiseline, psihološka ili somatska stanja i glasovni stres. "Također može doći do promjene u glasu koju je potrebno dodatno istražiti ili razlikovati prema dobi, spolu, etničkoj pripadnosti, izloženosti čimbenicima okoliša i socioekonomskim demografskim podacima kroz daljnje testiranje", rekla je Jaisinghani.
Koji je sljedeći korak?
Stručnjaci se slažu da će biti potrebno provesti više istraživanja s većim uzorcima koji se više mogu generalizirati na različite populacije prije nego što AI glasovni test za dijabetes bude spreman za pacijente.
Jaisinghani smatra da će također biti važno utvrditi kako čimbenici poput toga koliko dugo osoba ima dijabetes, kao i komplikacije i komorbiditeti bolesti, utječu na glas. Odatle će istraživači morati utvrditi kako ti čimbenici mogu biti korisni za testiranje ljudi na dijabetes.
Fossatov tim rekao je da planiraju napraviti naknadne studije kako bi procijenili učinkovitost modela tijekom sljedeće godine. Žele pronaći nove ljude iz različitih dijelova svijeta s različitim demografskim karakteristikama kako bi mogli potvrditi i poboljšati trenutni model. Nakon naknadne studije, žele otkriti kako bi drugi čimbenici poput bolesti, pušenja i oštećenja glasa mogli utjecati na učinkovitost testa.