Madrid’de gerçekleşen Avrupa Diyabet Araştırmaları Birliği’nin Yıllık Toplantısı’nda sunulan bir araştırma, ses analizi kullanarak teşhis edilmemiş tip 2 diyabet vakalarının tespit edilebileceğini gösterdi.
Çalışmada, bireylerin ses kayıtları, yaş, cinsiyet, vücut kitle indeksi (BMI) ve hipertansiyon durumu gibi temel sağlık verileri birleştirilerek yapay zeka modeli geliştirildi. Bu model, kadınlarda %66, erkeklerde ise %71 doğruluk oranıyla tip 2 diyabetin varlığını ayırt edebildi.
Araştırmanın baş yazarı Abir Elbeji, mevcut tip 2 diyabet tarama yöntemlerinin zorluklarına dikkat çekerek, yapay zeka ve ses teknolojisinin birleştirilmesinin testi daha erişilebilir hale getirebileceğini belirtti. Erken teşhis ve tedavinin ciddi komplikasyonları önlemede kritik bir rol oynadığını vurguladı.
Araştırmada, 607 katılımcıdan seslerini kaydetmeleri istendi ve ses kayıtları yapay zekâ algoritması ile analiz edildi. Ses bazlı algoritmalar, özellikle 60 yaş ve üstü kadınlar ile hipertansiyon hastalarında yüksek doğruluk oranlarına ulaşarak tip 2 diyabet vakalarını doğru şekilde tespit etti. Ayrıca, yöntem Amerikan Diyabet Derneği’nin diyabet risk değerlendirme aracıyla %93 uyum gösterdi.
Dünyada teşhis edilmemiş tip 2 diyabet vakalarını azaltmak önemli bir halk sağlığı sorunu iken, bu yeni yöntem umut verici sonuçlar vermiştir. Araştırmacılar, bu bulguların önemli olduğunu ancak yöntemin daha fazla araştırmaya ihtiyaç duyduğunu belirtmektedir.
