Klick Labs, un groupe de scientifiques situé au Canada, explore la possibilité d'utiliser la technologie de reconnaissance vocale avec intelligence artificielle (IA) pour potentiellement diagnostiquer le diabète de type 2.
Cette méthode innovante consiste à enregistrer un bref audio de 10 secondes contenant la voix du patient, qui est ensuite traité par l'IA.
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Les résultats, publiés dans la revue scientifique Mayo Clinic Proceedings: Digital Health, soulignez que le modèle d'IA a une précision diagnostique de 89% chez les femmes et de 86% chez les hommes.
Il est important de souligner que, même si cette approche représente une étape prometteuse dans le domaine de la santé, Tout résultat obtenu grâce à cette technologie doit être confirmé par des examens médicaux traditionnel.
Cependant, la capacité de l'IA à analyser la voix pour détecter les indicateurs du diabète de type 2 ouvre la porte à des avancées potentielles dans le domaine diagnostic précoce et surveillance de la santé, ce qui en fait une avancée significative dans l'intégration de la technologie dans médecine.
Jaycee Kaufman, scientifique chez Klick Labs et auteur principal de l'étude, note que la recherche a identifié des différences vocales frappantes entre les personnes avec et sans diabète de type 2, soulignant la possibilité de révolutionner la manière dont les professionnels de santé testent la maladie.
Au cours des dernières années, ce n'est pas seulement l'équipe de recherche canadienne qui s'est intéressée à la possibilité de diagnostiquer des maladies ou identifier des indicateurs de problèmes de santé grâce à l'analyse vocale les patients.
En ce qui concerne les maladies respiratoires, une étude indienne a déjà indiqué la possibilité de suivre les cas de rhume grâce à des échantillons audio à l'aide de l'IA.
Des chercheurs nord-américains ont suggéré que l’identification du Covid-19 pourrait être viable grâce à l’analyse de la parole. De manière plus ambitieuse, des scientifiques chinois ont revendiqué la possibilité de suivre les cas de dépression avec une précision de 87 % grâce à la voix.
Actuellement, la plupart de ces technologies ne sont pas encore disponibles commercialement, notamment celle qui vise à dépister le diabète de type 2.
Le développement et la validation clinique de ces outils sont en cours, et leur mise en œuvre à grande échelle, il faudra davantage de recherches et de réglementations avant de devenir partie intégrante de la pratique clinique. commun.
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