AI와 음성기술을 결합하여 2형 당뇨병을 고정밀도로 판별하는 방법을 캐나다의 의료 스타트업인 Klick Health의 연구소 Klick Labs가 개발했습니다. 이 모델에 의한 질병의 검출 정밀도는 여성에서 89%, 남성에서 86%로 논문은 'Mayo Clinic Proceedings: Digital Health'에 게재되었습니다.
AI and 10 seconds of voice can screen for diabetes, new study in Mayo Clinic journal reveals | Klick Health®
https://www.klick.com/ja/news/ai-and-10-seconds-of-voice-can-screen-for-diabetes-new-study-in-mayo-clinic
AI and 10 seconds of voice can screen for diabetes, new study in Mayo Clinic journal reveals
Klick Labs scientists discover voice tech as potential game changer in Type 2 diabetes detection
www.klick.com
The Way You Speak Can Reveal Whether You Have Type 2 Diabetes : ScienceAlert
https://www.sciencealert.com/the-way-you-speak-can-reveal-whether-you-have-type-2-diabetes
The Way You Speak Can Reveal Whether You Have Type 2 Diabetes
We've already seen numerous ways in which AI is helping speed up medical diagnoses, and it now has a new trick: being able to spot type 2 diabetes in someone, based on just a few seconds of them talking.
www.sciencealert.com
Klick Labs 연구자는 당뇨병 2형으로 진단받은 사람과 당뇨병이 아니라고 진단된 사람 267명을 대상으로 매일 6회, 2주간에 걸쳐 정해진 문구를 스마트폰에 녹음해 달라고 요청하여 합계 1만 8465건의 음성 데이터를 취득했습니다.
연구팀은 이 음성 데이터를 처리하여 인간의 귀에서 인식할 수 없는 피치와 강도의 변화 등 비당뇨병 환자와 당뇨병 2형 환자에서 14개의 음향 특징의 차이를 찾아냈습니다.
음성 데이터에 성별, 연령, BMI, 2형 당뇨병의 유무 등의 요소를 라벨링하여 AI로 트레이닝한 결과에서 AI는 여성에서 89%, 남성에서 86%의 정확도로 2형 당뇨병인지 여부를 판별했습니다. 현재 2형 당뇨병인지를 진단하기 위해서는 채혈하고 분석해야 하지만 이 새로운 방법이라면 스마트폰으로 음성을 녹음하여 검출이 가능합니다.
연구자들은 이러한 성과를 검증하기 위해서는 더 크고 다양한 사람들의 그룹에 의한 검사가 필요하다고 합니다.
논문의 필두저자인 제이시 카우프만 씨에 의하면 남성과 여성에서는 음향 특징의 차이가 다른데 남성의 경우는 강도와 진폭의 변동이 중요하고 여성의 경우는 피치의 변화가 컸다고 합니다.
카우프만 씨는 “우리의 연구는 2형 당뇨병 환자와 그렇지 않은 사람 사이에 발성에 큰 차이가 있음을 밝히는 것으로, 의학계가 당뇨병을 스크리닝하는 방법을 크게 바꿀 가능성 있다”고 보았습니다.
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