Một nghiên cứu mới cho thấy rằng sử dụng trí tuệ nhân tạo để phân tích vài giây giọng nói của một người có thể xác định xem người đó có mắc bệnh tiểu đường loại 2 hay không với độ chính xác là 89%. Phương pháp không xâm lấn này hứa hẹn sẽ cách mạng hóa việc sàng lọc bệnh tiểu đường bằng cách loại bỏ các rào cản hiện tại đối với việc xét nghiệm như thời gian, chi phí và đi lại.

Các nhà khoa học tại KlickLabs coi công nghệ giọng nói là một bước đột phá tiềm năng trong việc phát hiện bệnh tiểu đường loại 2. Một nghiên cứu đột phá từ phòng thí nghiệm cho thấy việc xác định xem một người có mắc bệnh tiểu đường hay không có thể sớm trở nên đơn giản như nói một vài cụm từ vào điện thoại thông minh. Nghiên cứu kết hợp công nghệ nhận dạng giọng nói và trí tuệ nhân tạo này đánh dấu một bước tiến lớn trong việc xác định bệnh tiểu đường.

Nghiên cứu mới được công bố trên tạp chí Mayo Clinic Proceings: Digital Health, phác thảo cách các nhà khoa học sử dụng 6 đến 10 giây giọng nói và dữ liệu sức khỏe cơ bản của một người, bao gồm tuổi, giới tính, chiều cao và cân nặng, để tạo ra một mô hình trí tuệ nhân tạo có thể cho biết liệu người đó có mắc bệnh tiểu đường loại 2 hay không. Mô hình này có độ chính xác 89% đối với phụ nữ và 86% đối với nam giới.

Trong nghiên cứu, các nhà nghiên cứu tại phòng thí nghiệm Klick đã yêu cầu 267 người (được chẩn đoán là không mắc bệnh tiểu đường hoặc mắc bệnh tiểu đường loại 2) ghi lại một câu trên điện thoại thông minh của họ sáu lần một ngày trong hai tuần. Từ hơn 18.000 bản ghi âm, các nhà khoa học đã phân tích 14 điểm khác biệt trong giọng nói giữa người không mắc bệnh tiểu đường và người mắc bệnh tiểu đường loại 2.

"Nghiên cứu của chúng tôi nhấn mạnh sự khác biệt đáng kể về giọng nói giữa những người mắc bệnh tiểu đường loại 2 và những người không mắc bệnh tiểu đường loại 2, điều này có thể thay đổi cách cộng đồng y tế sàng lọc bệnh tiểu đường", tác giả đầu tiên Jaycee Kaufman, một nhà khoa học nghiên cứu tại phòng thí nghiệm Klick cho biết. "Các phương pháp xét nghiệm hiện tại đòi hỏi thời gian, việc đi lại và chi phí đáng kể. Công nghệ giọng nói có khả năng loại bỏ hoàn toàn những rào cản này."

Một nghiên cứu lâm sàng mới của Klick Labs cho thấy trí tuệ nhân tạo và 10 giây giọng nói có thể thay đổi cách mọi người sàng lọc bệnh tiểu đường, cung cấp dịch vụ tốt hơn và chi phí thấp hơn các phương pháp sàng lọc hiện tại. Các phát hiện được công bố trên tạp chí Mayo ClinicProceedings: Digital Health, cho thấy dấu hiệu giọng nói có độ chính xác 89% trong việc dự đoán bệnh tiểu đường loại 2 đối với phụ nữ và 86% đối với nam giới. Nguồn: Klick Labs

Nhóm tại Klick Labs đã nghiên cứu một số đặc điểm âm thanh mà tai người không thể cảm nhận được, chẳng hạn như những thay đổi về cao độ và cường độ. Sử dụng kỹ thuật xử lý tín hiệu, các nhà khoa học có thể phát hiện những thay đổi trong âm thanh do bệnh tiểu đường loại 2 gây ra. Điều đáng ngạc nhiên, Kaufman nói, là những thay đổi về giọng nói này biểu hiện khác nhau ở nam và nữ.

Theo Liên đoàn Tiểu đường Quốc tế, cứ hai bệnh nhân tiểu đường trên toàn thế giới thì có gần một người, tương đương 240 triệu người trưởng thành, không biết mình mắc bệnh tiểu đường và gần 90% trường hợp mắc bệnh tiểu đường là bệnh tiểu đường loại 2. Các xét nghiệm chẩn đoán tiền tiểu đường và tiểu đường tuýp 2 được sử dụng phổ biến nhất bao gồm xét nghiệm glycosyl hóa huyết sắc tố (A1C), xét nghiệm đường huyết lúc đói (FBG) và OGTT, tất cả đều yêu cầu bệnh nhân phải đến cơ sở y tế.

Yan Fossat, phó chủ tịch KlickLabs và là người nghiên cứu chính của nghiên cứu này, cho biết phương pháp không xâm lấn và không có rào cản của Klick mang lại khả năng sàng lọc số lượng lớn người, giúp phát hiện một số lượng lớn bệnh nhân tiểu đường loại 2 chưa được chẩn đoán.

"Nghiên cứu của chúng tôi nhấn mạnh tiềm năng to lớn của công nghệ giọng nói trong việc xác định bệnh tiểu đường loại 2 và các tình trạng sức khỏe khác", Fossat nói. "Công nghệ giọng nói có thể cách mạng hóa hoạt động chăm sóc sức khỏe như một công cụ sàng lọc kỹ thuật số dễ sử dụng, giá cả phải chăng."

Fossatt cho biết các bước tiếp theo sẽ là nhân rộng nghiên cứu và mở rộng nghiên cứu của họ sang sử dụng giọng nói làm công cụ chẩn đoán trong các lĩnh vực khác như tiền tiểu đường, sức khỏe phụ nữ và tăng huyết áp.