Klick Labsの研究者は、糖尿病2型と診断された人および糖尿病ではないと診断された人、あわせて267人を対象に、毎日6回、2週間にわたって決まったフレーズをスマートフォンに録音してもらい、合計1万8465件の音声データを取得しました。音声データに性別、年齢、BMI、2型糖尿病の有無などの要素をラベリングしてAIでトレーニングしたところ、AIは女性で89％、男性で86％の精度で、2型糖尿病かどうかを判別することができました。現在、2型糖尿病かどうかを診断するためには採血して分析する必要がありますが、新たな方法だとスマートフォンで音声を録音するだけで検出が可能です。論文の筆頭著者であるジェイシー・カウフマン氏によると、男性と女性では音響特徴の違いが異なり、男性の場合は強度と振幅の変動が重要で、女性の場合はピッチの変化が大きかったとのこと。
カウフマン氏は「我々の研究は、2型糖尿病の患者とそうではない人との間で発声に大きな違いがあることを明らかにするもので、医学界が糖尿病をスクリーニングする方法を大きく変える可能性があります」と述べました。
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