Wetenschappers van de onderzoekseenheid Diepe Digitale Fenotypering van het Luxemburgse Gezondheidsinstituut hebben een innovatief algoritme ontwikkeld op basis van kunstmatige intelligentie (AI) dat diabetes type 2 (T2D) kan detecteren door middel van stemherkenning. Deze nieuwe methode, die gebaseerd is op subtiele veranderingen in de stem van een persoon, heeft het potentieel om de diagnose en controle van diabetes eenvoudiger en betaalbaarder te maken, vooral in gemeenschappen met beperkte toegang tot gezondheidszorg.
Type 2-diabetes vormt nog steeds een grote wereldwijde gezondheidsuitdaging, met naar schatting 400 miljoen niet-gediagnosticeerde gevallen wereldwijd. De ziekte kan leiden tot ernstige complicaties zoals hart- en vaatziekten en neuropathie, waardoor de gezondheidszorgkosten en sterftecijfers stijgen. Traditionele methoden voor het detecteren van diabetes zijn vaak duur en moeilijk te implementeren, met name in omgevingen met beperkte middelen.
Het AI-algoritme dat is ontwikkeld door de onderzoekers onder leiding van Abir Elbeji en Dr. Guy Fagherazzi, maakt gebruik van geavanceerde machine learning-technieken om vocale biomarkers te identificeren die geassocieerd zijn met diabetes type 2. Door simpelweg een stemopname te maken, kan het algoritme subtiele veranderingen in de stem van een persoon analyseren en diabetes detecteren.
Een studie gepubliceerd in het tijdschrift PLOS Digitale Gezondheid toonde aan dat het AI-algoritme een voorspellende nauwkeurigheid heeft die vergelijkbaar is met risicobeoordelingsinstrumenten die worden aanbevolen door de American Diabetes Association (ADA). Opvallend was dat de detectiepercentages zelfs hoger waren bij bepaalde groepen, zoals vrouwen boven de 60 en mensen met hypertensie.
Het onderzoeksteam is van plan om het algoritme verder te verfijnen om ook prediabetes en niet-gediagnosticeerde T2D-gevallen in een nog vroeger stadium te kunnen identificeren. De studie Colive-stem wordt al beschouwd als een pionier op het gebied van stembiomarkers voor de diagnose van verschillende chronische ziekten, wat het potentieel van kunstmatige intelligentie benadrukt om de gezondheidszorgdiagnostiek te transformeren.
Al met al is het gebruik van kunstmatige intelligentie en stemherkenningstechnologie een veelbelovende ontwikkeling in de diagnose en preventie van diabetes type 2. Het kan de toegang tot gezondheidszorg voor miljoenen mensen over de hele wereld aanzienlijk verbeteren en een belangrijke stap zijn in de verbetering van diabeteszorg op mondiaal niveau.
