0
Nova alatka vođena veštačkom inteligencijom koju je razvio Luksemburški institut za zdravlje ima za cilj da skrining dijabetesa učini bržim i dostupnijim analizom vokalnih obrazaca povezanih sa ovim stanjem.
Projekat Luksemburškog instituta za zdravlje (LIH) naglašava kritičnu ulogu istraživanja u medicini i potencijal veštačke inteligencije da uvede revoluciju u zdravstvenu zaštitu, piše rtl today.
Inicijativa se fokusira na otkrivanje dijabetesa tip 2 kroz analizu glasa, nudeći neinvazivan i inovativan pristup identifikaciji stanja.
Predvođen dr Gajem Fagerazijem, tim istraživača LIH-a razvio je tehnologiju zasnovanu na veštačkoj inteligenciji koja je sposobna da analizira suptilne glasovne promene kod osoba sa dijabetesom – promene koje su često neprimetne ljudskom uhu, prenosi N1info.rs.
Pročitajte još:
Doktor Fageraci objasnio je da ljudi sa dijabetesom imaju drugačiji glas u poređenju sa onima koji nemaju to stanje.
„To se može pripisati različitim faktorima, kao što su hiperglikemija, umor i neuropatije, što sve dovodi do generalno hrapavog glasa“, ističe.
Istraživanje koristi podatke iz međunarodne studije Colive Voice koja je prikupila preko 8.000 uzoraka glasa na više jezika. Za specifičnu analizu dijabetesa tip 2 tim je koristio podskup snimaka na engleskom jeziku od otprilike 600 osoba u Sjedinjenim Državama. Učesnici su zamoljeni da pročitaju tekst od 20-30 sekundi, a njihove snimke je zatim analizirala AI da bi se identifikovali obrasci povezani sa dijabetesom.
Dr Fageraci je primetio da je sistem veštačke inteligencije uspešno razlikovao pojedince sa i bez dijabetesa tip 2 tako što je svakoj grupi dodelio različite rezultate.
Procenjuje se da oko 800 miliona ljudi širom sveta živi sa dijabetesom – od kojih polovina ostaje nedijagnostikovana – a ova tehnologija bi mogla da pruži brz i pristupačan alat za identifikaciju osoba koje su u opasnosti.
Međutim, dr Fageraci je naglasio da analiza glasa nije namenjena da zameni tradicionalne dijagnostičke metode, kao što su testovi krvi i procene nivoa glukoze. Umesto toga, njen cilj je da posluži kao preliminarni alat za skrining za označavanje osoba sa visokim rizikom.
„Trenutno naša tehnologija postiže stopu tačnosti od oko 75 odsto“, rekao je dr Fageraci, dodajući: „Nadamo se da ćemo vremenom postati još bolji.“
