هل يمكن للذكاء الاصطناعي تشخيص السكري من النوع الثاني عبر أصوات الأشخاص؟

كشف بحث جديد، عرض في الاجتماع السنوي لهذا العام للجمعية الأوروبية لدراسة مرض السكري (EASD) في مدريد عن إمكانات تحليل الصوت في الكشف عن حالات مرض السكري من النوع 2 التي لم يتم تشخيصها مسبقا.

استخدمت الدراسة في المتوسط 25 ثانية من أصوات الأشخاص جنبا إلى جنب مع بيانات صحية أساسية بما في ذلك العمر والجنس ومؤشر كتلة الجسم (BMI) وحالة ارتفاع ضغط الدم، لتطوير نموذج ذكاء اصطناعي يمكنه التمييز بين ما إذا كان الفرد مصابا بمرض السكري من النوع 2 أم لا، بدقة 66 لدى النساء ودقة  71 بالمئة لدى الرجال.

وأوضحت المؤلفة الرئيسية عبير البجي من معهد لوكسمبورغ للصحة، بلوكسمبورغ، أن "معظم طرق فحص مرض السكري من النوع 2 الحالية تتطلب الكثير من الوقت.. ومعتمدة على المختبر ومكلفة. وإن الجمع بين الذكاء الاصطناعي وتكنولوجيا الصوت لديه القدرة على جعل الاختبار أكثر سهولة من خلال إزالة هذه العقبات، وهذه الدراسة هي الخطوة الأولى نحو استخدام تحليل الصوت كإستراتيجية فحص أولية وقابلة للتطوير بدرجة كبيرة لمرض السكري من النوع 2.".

وحوالي نصف البالغين المصابين بالسكري (حوالي 240 مليون شخص في جميع أنحاء العالم) لا يدركون أنهم مصابون بهذه الحالة لأن الأعراض يمكن أن تكون عامة أو غير موجودة - حوالي  90 بالمئة منهم مصابون بمرض السكري من النوع 2. لكن الاكتشاف المبكر والعلاج يمكن أن يساعد في منع المضاعفات الخطيرة. يعد تقليل حالات مرض السكري من النوع 2 غير المشخصة في جميع أنحاء العالم تحديا عاجلا للصحة العامة.


وتهدف الدراسة إلى تطوير وتقييم أداء خوارزمية الذكاء الاصطناعي القائمة على الصوت للكشف عما إذا كان البالغون مصابين بمرض السكري من النوع 2.

وطلب الباحثون من 607 بالغين من دراسة Colive Voice  تم تشخيصهم بمرض السكري من النوع 2 أو بدونه تقديم تسجيل صوتي لأنفسهم وهم يقرؤون بضع جمل من نص مقدم، مباشرة من هواتفهم الذكية أو أجهزة الكمبيوتر المحمولة.

وكان كل من الإناث والذكور المصابين بمرض السكري من النوع 2 أكبر سنا (متوسط أعمار الإناث 49.5 مقابل 40.0 عاما والذكور 47.6 مقابل 41.6 عاما) وكانوا أكثر عرضة للعيش مع السمنة (متوسط مؤشر كتلة الجسم للإناث 35.8 مقابل 28.0 كجم / م 2 والذكور 32.8 مقابل 26.6 كجم / م 2) من أولئك الذين لا يعانون من مرض السكري من النوع 2.

ومن إجمالي 607 تسجيلات، قامت خوارزمية الذكاء الاصطناعي بتحليل سمات صوتية مختلفة، مثل التغيرات في الحدة والشدة والنغمة، لتحديد الاختلافات بين الأفراد المصابين بمرض السكري ومن لا يعانون منه.

تم ذلك باستخدام تقنيتين متقدمتين: واحدة التقطت ما يصل إلى 6000 سمة صوتية مفصلة، ونهج التعلم العميق الأكثر تطورا الذي ركز على مجموعة دقيقة من 1024 سمة رئيسية.

وتم تجميع أداء أفضل النماذج حسب عدة عوامل خطر الإصابة بمرض السكري بما في ذلك العمر ومؤشر كتلة الجسم وارتفاع ضغط الدم، ومقارنتها بأداة جمعية السكري الأمريكية الموثوقة لتقييم مخاطر مرض السكري من النوع 2.

وأظهرت الخوارزميات القائمة على الصوت قدرة تنبؤية جيدة بشكل عام، حيث حددت بشكل صحيح 71بالمئة من حالات مرض السكري من النوع 2 لدى الذكور و66 بالمئة من حالات مرض السكري من النوع 2 لدى الإناث. وكان أداء النموذج أفضل لدى الإناث في سن 60 عاما أو أكثر والأفراد المصابين بارتفاع ضغط الدم.


بالإضافة إلى ذلك، كان هناك اتفاق بنسبة  93 بالمئة مع درجة مخاطر جمعية السكري الأمريكية القائمة على الاستبيان، مما يدل على أداء مكافئ بين تحليل الصوت وأداة فحص مقبولة على نطاق واسع.

وقال الدكتور غاي فاغيرازي، المؤلف المشارك من معهد لوكسمبورغ للصحة، لوكسمبورغ: "في حين أن نتائجنا واعدة، إلا أن المزيد من البحث والتحقق ضروريان قبل أن يكون للنهج القدرة على أن يصبح استراتيجية فحص مرض السكري من الخط الأول والمساعدة في تقليل عدد الأشخاص المصابين بمرض السكري من النوع 2 غير المشخصين. تتمثل خطواتنا التالية في استهداف حالات مرض السكري من النوع 2 في المرحلة المبكرة ومرحلة ما قبل السكري".