- ルクセンブルク保健研究所のDeep Digital Phenotyping Research Unitの科学者たちは、画期的な声ベースの人工知能（AI）アルゴリズムを開発し、2型糖尿病（T2D）を正確に検出することに成功しました。
- この革新的で非侵襲的な方法は、糖尿病スクリーニングをよりアクセスしやすく、手頃な価格にする可能性があります。
- 従来のスクリーニング方法は血液検査に依存しており、資源に乏しい環境での実施が難しいため、このAI駆動のアプローチは、個々の声の微妙な変化を特定してT2Dを検出します。
- 研究チームは、米国全土の600人以上の参加者からの音声サンプルを分析し、AIアルゴリズムはアメリカ糖尿病協会（ADA）が推奨するリスク評価ツールと同等の予測精度を示しました。
- 今後の展望として、研究チームはアルゴリズムをさらに洗練させ、予備糖尿病や未診断のT2D症例をさらに早い段階で特定することを目指しています。
糖尿病のスクリーニングを革新し、アクセスしやすくし、従来の医療システムへの負担を軽減する可能性があります。研究チームの取り組みは、様々な慢性疾患の診断において声の生体マーカーを探索するリーダーとして位置付けられ、AIが医療診断を変革する可能性を強調しています。
元記事: https://www.rdworldonline.com/ai-vocal-analysis-could-advance-type-2-diabetes-screening/