Klick Labs, eine Gruppe von Wissenschaftlern mit Sitz in Kanada, untersucht die Möglichkeit, Spracherkennungstechnologie mit zu nutzen künstliche Intelligenz (AI) zur möglichen Diagnose von Typ-2-Diabetes.
Bei dieser innovativen Methode wird ein kurzer 10-sekündiger Ton mit der Stimme des Patienten aufgezeichnet, der dann von der KI verarbeitet wird.
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Die Ergebnisse wurden in der Fachzeitschrift Mayo Clinic Proceedings: Digital Health veröffentlicht, weisen darauf hin, dass das KI-Modell bei Frauen eine diagnostische Genauigkeit von 89 % und bei Männern von 86 % aufweist.
Es ist wichtig hervorzuheben, dass dieser Ansatz zwar einen vielversprechenden Schritt im Gesundheitsbereich darstellt, Alle mit dieser Technologie erzielten Ergebnisse müssen durch ärztliche Untersuchungen bestätigt werden traditionell.
Allerdings öffnet die Fähigkeit der KI, die Stimme zu analysieren, um Indikatoren für Typ-2-Diabetes zu erkennen, die Tür zu potenziellen Fortschritten Frühdiagnose und Gesundheitsüberwachung, was es zu einer bedeutenden Entwicklung bei der Integration von Technologie macht Medizin.
Jaycee Kaufman, Wissenschaftlerin bei Klick Labs und Hauptautorin der Studie, stellt fest, dass die Forschung auffällige Stimmunterschiede zwischen Menschen mit und ohne Stimme festgestellt hat Typ 2 Diabetes, was auf die Möglichkeit hindeutet, die Art und Weise, wie medizinisches Fachpersonal auf die Krankheit untersucht, zu revolutionieren.
In den letzten Jahren hat nicht nur das kanadische Forschungsteam Interesse an der Möglichkeit gezeigt Durch Stimmanalyse können Sie Krankheiten diagnostizieren oder Indikatoren für Gesundheitszustände identifizieren Patienten.
In Bezug auf Atemwegserkrankungen hat eine indische Studie bereits die Möglichkeit aufgezeigt, Erkältungsfälle mithilfe von KI anhand von Audioproben zu verfolgen.
Nordamerikanische Forscher schlugen vor, dass die Identifizierung von Covid-19 durch Sprachanalyse möglich sein könnte. Noch ehrgeiziger ist die Behauptung chinesischer Wissenschaftler, es sei möglich, Fälle von Depression mithilfe der Stimme mit einer Genauigkeit von 87 % zu verfolgen.
Derzeit sind die meisten dieser Technologien noch nicht kommerziell verfügbar, darunter auch die Technologie zur Früherkennung von Typ-2-Diabetes.
Die Entwicklung und klinische Validierung dieser Tools ist im Gange und die Implementierung erfolgt in Im großen Maßstab werden weitere Forschung und Regulierung erforderlich sein, bevor sie Teil der klinischen Praxis werden gemeinsam.
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