Înregistrările vocale scurte ar putea identifica pacienții cu diabet de tip 2
Semnele diabetului de tip 2 pot fi detectate în doar câteva secunde prin modul în care cineva vorbește, conform unei noi cercetări prezentate la întâlnirea anuală a Asociației Europene pentru Studiul Diabetului (EASD) în Milano, Italia (28 septembrie – 2 octombrie).
Studiul, cel mai mare de acest tip, concluzionează că analiza bazată pe inteligență artificială a înregistrărilor vocale scurte ar putea fi un instrument rapid, noninvaziv și scalabil pentru screeningul acestei afecțiuni.
Diabetul de tip 2 devine din ce în ce mai comun, iar detectarea timpurie este esențială pentru prevenirea complicațiilor, cum ar fi bolile de inimă și leziunile nervoase. Totuși, multe cazuri rămân nediagnosticate, ceea ce pune presiune asupra sistemelor de sănătate. De exemplu, în Marea Britanie, aproximativ 30% dintre cazuri nu sunt diagnosticate, iar în jur de 60% din cei 10,7 miliarde de lire sterline pe care Serviciul Național de Sănătate (NHS) îi cheltuie anual pe diabet merg către gestionarea complicațiilor.
Screeningul actual implică teste de sânge sau programări la medicul de familie.
De exemplu, NHS include screeningul pentru diabet în verificările de sănătate pe care le oferă persoanelor cu vârsta de 40 de ani și peste, la fiecare cinci ani, dar mai puțin de jumătate dintre adulții eligibili (40,4%) participă la aceste întâlniri utile, dar consumatoare de timp, afirmă autorii studiului.
Cercetările anterioare au asociat diabetul de tip 2 cu modificări ale vorbirii, cum ar fi răgușeala crescută și incapacitatea de a controla respirația și vocea în timp ce se vorbește.
O echipă de cercetători de la compania thymia, condusă de Roseline Polle și Dr. Elisa Brann, împreună cu colegi de la Universitatea RMIT din Melbourne, Australia, a dezvoltat un model de inteligență artificială pentru a detecta aceste modificări, antrenându-l pe 63.283 de mostre vocale provenind de la 21.129 de persoane din Marea Britanie și SUA care au raportat dacă au fost diagnosticate cu diabet.
Ulterior, au validat modelul de vorbire pe înregistrări de 20 de secunde realizate de persoane care citeau una dintre fabulele lui Esop.
Prima dintre cele două evaluări a comparat performanța modelului pe înregistrări realizate de 7.319 adulți (67% femei, 45,8% cu vârsta de 40 de ani sau mai mult, 217 raportând că au diabet de tip 2) în Marea Britanie.
Aceasta a constatat că modelul de vorbire a acordat un scor de risc mai mare persoanelor care au raportat că au diabet de tip 2, comparativ cu cei care nu au raportat această afecțiune, în 80% din cazuri, considerat a fi util din punct de vedere clinic.
Modelul a avut o performanță bună în rândul diferitelor sexe și grupe de vârstă. Totuși, performanța a fost mai slabă pe înregistrările provenind de la participanți de etnie africană. Aceasta s-ar datora numărului redus de participanți de etnie africană care au raportat diabet de tip 2, afirmă autorii.
De asemenea, performanța a fost mai scăzută pe înregistrările provenind de la persoane cu boli cardiovasculare, hipertensiune arterială sau obezitate. Acest lucru este considerat a fi din cauza faptului că aceste condiții se suprapun adesea cu diabetul de tip 2 și pot provoca modificări vocale similare.
A doua evaluare a implicat un subgrup de 801 participanți care au efectuat teste HbA1c acasă în termen de trei luni de la înregistrarea vocală. (Testul de sânge HbA1c măsoară nivelurile medii de zahăr din sânge în ultimele două până la trei luni și este standardul de aur pentru diabetul de tip 2. Poate fi folosit și pentru a detecta prediabetul, când nivelurile de zahăr din sânge sunt mai mari decât normal, dar nu suficient de mari pentru a fi clasificate ca diabet.)
Aici, modelul de vorbire a dat un scor de risc mai mare persoanelor cu diabet de tip 2 decât celor care nu aveau această afecțiune, pe baza testelor HbA1c, în 75% din cazuri. Sensibilitatea a fost de 82% (adică modelul a identificat corect 82% dintre persoanele cu diabet de tip 2), iar rata fals pozitivă a fost de 47%.
Modelul de vorbire a fost, de asemenea, capabil să distingă între persoanele cu risc scăzut, mediu și ridicat de diabet de tip 2, pe baza rezultatelor lor HbA1c. Niciuna dintre persoanele clasificate de model ca având risc scăzut nu a avut rezultate de sânge în intervalul diabetului sau prediabetului.
Cercetătorii concluzionază că diabetul de tip 2 poate fi detectat la niveluri utile din punct de vedere clinic, pe baza a 20 de secunde de vorbire.
În așteptarea validării clinice suplimentare a instrumentului, o opțiune ar fi ca medicii de familie să utilizeze înregistrări scurte pentru a trișa pacienții. Cei cu risc mai mare ar putea fi apoi supuși unor teste de sânge pentru a-și confirma statutul. Screeningul bazat pe vorbire ar trebui să fie complementare testelor de sânge, nu să le înlocuiască, afirmă autorii.
Giedrė Čepukaitytė, cercetător științific la thymia, care va prezenta rezultatele la EASD, afirmă: „Aceasta este cel mai mare studiu real privind screeningul bazat pe vorbire pentru diabetul de tip 2 de până acum, care verifică și predicțiile modelului împotriva rezultatelor testelor de sânge, precum și împotriva a ceea ce au raportat oamenii despre propriul diagnostic. Cei semnalați de model ca având un risc mai mare au avut rezultate de sânge corespunzătoare.”
„Aceasta are potențialul de a schimba modul în care arată screeningul. O probă vocală poate fi preluată prin telefon sau printr-o aplicație, astfel încât putem ajunge la mult mai multe persoane care au nevoie de un test de sânge decât căile actuale, în special la cei care nu ajung niciodată la o verificare de sănătate.”
„Modelul nostru deschide o nouă cale pentru screeningul diabetului. Nu este un înlocuitor pentru un test de sânge și nu ar trebui să împiedice pe nimeni care crede că are nevoie de unul să obțină acest lucru.”
„Următorul nostru pas este să testăm modelul în setări clinice și să înțelegem cât de bine funcționează pentru fiecare grup de persoane, deoarece un instrument de screening trebuie să funcționeze pentru toată lumea.”
