Dank Smartphones kann Diabetes jetzt einfach und schnell erkannt werden. Es hat sich gezeigt, dass Unterschiede in den Stimmaufnahmen einer Smartphone-App helfen, zu identifizieren, welche Personen an Typ-2-Diabetes leiden.
In einer aktuellen Studie unter Beteiligung von Fachleuten der Ontario Tech University in Kanada wurde das Potenzial der Sprachanalyse als Vorscreening- oder Überwachungsinstrument für Typ-2-Diabetes mellitus analysiert. Die Ergebnisse können in dem englischsprachigen Fachblatt „Mayo Clinic Proceedings“ nachgelesen werden.
Was sagt die Stimme über das Diabetesrisiko aus?
Die Aufnahmen der eigenen Sprache am Telefon könnten zukünftig ausreichen, um zu bestimmen, welche Menschen an Diabetes erkrankt sind. Es hat sich gezeigt, dass bei Menschen mit Typ-2-Diabetes stimmliche Veränderungen auftreten, verglichen mit Personen, die nicht von der Erkrankung betroffen sind.
Eine KI ist in der Lage, diese Unterschiede bei der Auswertung der Sprachaufnahmen zu identifizieren. So könnte die Stimmanalyse als Vorscreening- oder Überwachungsinstrument für Typ-2-Diabetes zu dienen, insbesondere in Kombination mit anderen Risikofaktoren, die mit der Erkrankung einhergehen, berichten die Fachleute.
Sprache wurde bis zu sechsmal täglich aufgenommen
Das Team untersuchte insgesamt 267 Teilnehmende, davon 79 Frauen und 113 Männer ohne Diabetes, und 18 Frauen und 57 Männer, welche an Typ-2-Diabetes litten. Diese wurden angewiesen, mit der Hilfe einer Smartphone-App zwei Wochen lang bis zu sechsmal am Tag eine von ihnen gesprochene feste Phrase aufzunehmen. So entstanden insgesamt 18.465 Aufnahmen.
Die Fachleute extrahierten mit der Hilfe einer KI aus diesen Aufnahmen vierzehn unterschiedliche akustische Merkmale, welche darauf hinweisen, ob eine Person an Diabetes erkrankt ist oder nicht. So wollte das Team eine neue Methode zur Vorhersage von Typ-2-Diabetes entwickeln.
Signifikante Unterschiede in den Sprachaufnahmen identifiziert
Dabei wurde festgestellt, dass es tatsächlich signifikante Unterschiede zwischen den Stimmaufnahmen von gesunden Männern und Frauen und an Diabetes erkrankten Personen gibt. Die höchste Vorhersagegenauigkeit bei Frauen wurde durch die Tonhöhe erzielt. Wogegen bei Männern die höchste Vorhersagegenauigkeit mit der Intensität der Stimme zusammenhing.
Die von dem Team erzielten Ergebnisse unterstreichen das Potenzial der Sprachanalyse als zugängliches und kostengünstiges Screening-Instrument. Laut den Forschenden könnte es durch die Einbeziehung der Stimmanalyse in die Diagnose von Diabetes zukünftig möglich werden, die Frühintervention und Behandlung von Typ-2-Diabetes zu verbessern. (as)
Autoren- und Quelleninformationen
Dieser Text entspricht den Vorgaben der ärztlichen Fachliteratur, medizinischen Leitlinien sowie aktuellen Studien und wurde von Medizinern und Medizinerinnen geprüft.
- Jaycee M. Kaufman, Anirudh Thommandram, Yan Fossat: Acoustic Analysis and Prediction of Type 2 Diabetes Mellitus Using Smartphone-Recorded Voice Segments (veröffentlicht Dezember 2023), Mayo Clinic Proceedings
Wichtiger Hinweis:
Dieser Artikel enthält nur allgemeine Hinweise und darf nicht zur Selbstdiagnose oder -behandlung verwendet werden. Er kann einen Arztbesuch nicht ersetzen.
