"Yapay Zeka ile Tip 2 Diyabeti 10 Saniyede Tahmin Etmek Mümkün"

Kanadalı tıp araştırmacıları, hastaların sadece 6 ila 10 saniye süren konuşmalarından yola çıkarak Tip 2 diyabeti doğru bir şekilde tahmin eden bir yapay zeka sistemini geliştirdi. Bu yapay zeka modeli, ses özelliklerindeki ince değişikliklere odaklanarak, hastaların yaşları, cinsiyetleri, boy-kilo gibi temel sağlık bilgileriyle eşleştirerek hastalığı doğru bir şekilde teşhis edebiliyor.

Yapay zeka modeli, kadınlarda %89, erkeklerde ise %86 oranında doğru teşhis koyabiliyor. Bu inovasyon, geleneksel olarak pahalı ve kişisel tanı testlerine ihtiyaç duyulan Tip 2 diyabetin teşhis sürecini maliyet açısından önemli ölçüde azaltma potansiyeline sahip.

Klick Labs’ta araştırma bilimcisi olan Jaycee Kaufman, araştırmalarının “Tip 2 diyabetli ve olmayan bireyler arasındaki ses farklılıklarını” ortaya koyduğunu belirtiyor ve şirketin yapay zekasının diyabet tarama yöntemlerini kökten değiştirebileceğini umuyor.

Daha önce prediyabet ve Tip 2 diyabetin teşhisi için kan tahlilleri gibi pahalı yöntemler kullanılıyordu. Ancak yapay zeka tabanlı ses teknolojisi, bu engelleri aşabilir. Araştırmacılar, ses kayıtlarının yaş ve vücut kitle indeksi gibi kişisel faktörlerle birleştirilmesinin yapay zekanın doğruluğunu artırdığını belirtiyorlar.

Klick Labs Başkan Yardımcısı ve çalışmanın baş araştırmacısı Yan Fossat, firmanın müdahaleci olmayan ve erişilebilir yapay zeka yaklaşımının, basit bir telefon uygulaması aracılığıyla diyabeti tanımlamaya ve teşhis koymamış milyonlarca insanı belirlemeye ve yardımcı olmaya katkı sağlayabileceğini umduğunu dile getiriyor.