Hiện công nghệ Trí tuệ Nhân tạo đang được áp dụng rộng rãi trong đời sống, đặc biệt là trong quy trình khám chữa bệnh.
Ăn thịt đỏ có thể làm tăng nguy cơ mắc đái tháo đường
Chế độ ăn cho người bệnh đái tháo đường có bệnh nền suy thận
5 yếu tố trong lối sống làm tăng nguy cơ mắc đái tháo đường type 2
Đái tháo đường kèm suy giáp, đường huyết không ổn định phải làm sao?
Bước đột phá mới trong việc chẩn đoán bệnh đái tháo đường này đã được giới thiệu tại cuộc họp thường niên của Hiệp hội Nghiên cứu bệnh Đái tháo đường Châu Âu (EASD). Các nhà nghiên cứu đã phát triển một mô hình AI có khả năng phát hiện bệnh chỉ từ mẫu âm thanh. Mặc dù vẫn đang trong giai đoạn nghiên cứu nhưng công nghệ này hứa hẹn sẽ mang lại một cách tiếp cận hoàn toàn mới trong việc sàng lọc bệnh đái tháo đường cho hàng triệu người trên thế giới.
Phân tích nhờ đặc điểm giọng nói
Nghiên cứu được thực hiện dựa trên hơn 600 người lớn. Trong đó 1 nửa đã được chẩn đoán mắc bệnh đái tháo đường và nửa còn lại không mắc bệnh. Tất cả những người tham gia nghiên cứu đều cung cấp bản ghi âm giọng nói của chính mình khi nói chuyện qua điện thoại hoặc máy tính.
Theo thông tin được cung cấp, độ tuổi trung bình của người tham gia mắc bệnh đái tháo đường là 50 đối với phụ nữ và 48 đối với nam giới, cao hơn đáng kể so với nhóm đối chứng lần lượt là 40 và 42 tuổi. Điều này cho thấy người mắc bệnh thường lớn tuổi hơn.
Nhóm nghiên cứu đã phân tích các mẫu giọng nói dài 25 giây bằng 2 kỹ thuật: ghi lại tới 6.000 đặc điểm giọng nói chi tiết và tập trung vào 1 tập hợp tinh chỉnh gồm khoảng 1.000 đặc điểm chính.
Nghiên cứu cũng đã kết hợp dữ liệu sức khoẻ cơ bản bao gồm tuổi, giới tính, chỉ số khối cơ thể và tình trạng huyết áp. Thuật toán AI dựa trên giọng nói đã xác định chính xác 2/3 phụ nữ và 7/10 nam giới mắc bệnh đái tháo đường. Thậm chí, AI còn hoạt động chính xác hơn ở phụ nữ từ 60 tuổi trở lên và những người bị tăng huyết áp.
Phát hiện bệnh tật qua giọng nói
Các nhà khoa học đang ngày càng cố gắng khám phá nhiều hơn những đặc điểm giọng nói và coi chúng như một phương tiện để phát hiện nhiều loại bệnh bao gồm bệnh Parkinson, bệnh tim, bệnh trầm cảm, đái tháo đường…
Qua phân tích nghiên cứu, Tiến sĩ Kevin Peterson – một Chuyên gia thuộc Hiệp hội Đái tháo đường Mỹ đã đánh giá cao khả năng của AI trong việc khám phá những thông tin mới về mối quan hệ giữa giọng nói và bệnh đái tháo đường. Hiện nay, phương pháp chẩn đoán căn bệnh này chủ yếu dựa vào bảng câu hỏi và xét nghiệm máu. Tuy nhiên, nghiên cứu trên đã cho thấy AI có thể phân tích giọng nói để phát hiện bệnh với độ chính xác lên tới 93%, tương đương với kết quả từ bảng câu hỏi của Hiệp hội.
Tại sao đái tháo đường lại ảnh hưởng tới giọng nói?
Tiến sĩ Guy Fagherazzi thuộc Viện Y tế Luxembourg và cộng sự cho rằng những thay đổi trong giọng nói ở người bệnh đái tháo đường có thể liên quan đến nhiều yếu tố, bao gồm lượng đường huyết cao kéo dài, mệt mỏi mạn tính, trào ngược acid, suy giảm chức năng phổi và các vấn đề về thần kinh.
Bên cạnh đó, theo GS,TS. Y khoa Susan Spratt tại Đại học Duke, Mỹ, đã đưa ra giả thuyết rằng bệnh đái tháo đường có thể tác động đến giọng nói qua nhiều cơ chế khác nhau. Giáo sư cho rằng tình trạng mất nước do bệnh đái tháo đường gây ra có thể làm khô các mô trong cổ họng, dẫn đến giọng nói khàn đặc hoặc ngắt quãng. Ngoài ra, bệnh đái tháo đường còn có thể gây tổn thương dây thần kinh, bao gồm cả dây thần kinh thính giác, từ đó ảnh hưởng đến khả năng nghe và nói của người bệnh.
Tiến sĩ Fagherazzi chia sẻ, những thay đổi trong giọng nói của người bệnh đái tháo đường thường rất tinh tế và khó nhận biết bằng tai người. Tuy nhiên, nhờ sự phát triển vượt bậc của công nghệ xử lý tín hiệu âm thanh và trí tuệ nhân tạo mà giờ đây có thể phát hiện ra những thay đổi này một cách chính xác.
Tuy nhiên, theo TS. Peterson, việc sử dụng giọng nói để chẩn đoán bệnh vẫn còn nhiều hạn chế. Ông cũng khẳng định, mặc dù nghiên cứu đã mở ra một hướng đi mới, nhưng cũng còn khá nhiều vấn đề cần phải giải quyết trước khi có thể áp dụng rộng rãi công nghệ này. Ví dụ, cần xác định độ chính xác của phương pháp này trong một nhóm đối tượng đa dạng hơn cũng như đánh giá tác động của các yếu tố môi trường và xã hội đối với kết quả chẩn đoán.
Bình luận của bạn