Künstliche Intelligenz erkennt Typ-2-Diabetes-Erkrankung an der Stimme

Künstliche Intelligenz (KI) in der Medizin: Kanadische Forscher haben herausgefunden, dass man mithilfe einer KI-gestützten Anwendung zur Stimmanalyse einen bestehenden Typ-2-Diabetes sehr präzise anhand von Veränderungen in einer Stimme identifizieren kann.

Bei Verdacht auf Vorliegen eines Diabeteserkrankung nimmt man zur ersten Diagnose in der Regel zunächst ein oraler Glukosetoleranztest (oGTT) vor. In einer aktuellen Untersuchung ließ sich jetzt zeigen, dass es auch Unterschiede in den Stimmaufzeichnungen von Menschen mit und ohne Typ-2-Diabetes gibt, was wiederum bedeutet: Stimmanalysen haben das Potenzial, Typ-2-Diabetes (T2D) zu erkennen. Die Ergebnisse ihrer Arbeit hat ein Forscherteams aus Toronto im Oktober im Fachmagazin Mayo Clinics Proceedings: Digital Health publiziert.

Insgesamt 267 Teilnehmende – von ihnen waren 79 Frauen und 113 Männer ohne bzw. 18 Frauen und 57 Männer mit diagnostiziertem Typ-2-Diabetes – nahmen an der Analyse teil. Mithilfe einer Smartphone-Anwendung wurde von ihnen zwei Wochen lang bis zu sechsmal täglich ein Satz aufgezeichnet, den sie zehn Sekunden lang einsprachen. Nahezu 18.500 Aufnahmen konnten die Forschenden so sammeln. Aus jedem Mitschnitt wurden 14 akustische Merkmale herausgefiltert, bei denen sich Unterschiede bei den Teilnehmenden mit oder ohne Typ-2-Diabetes zeigten.

Künstliche Intelligenz erkennt Veränderung in Tonhöhe und -intensität der Stimme, die auf Diabetes schließen lassen

Die höchste Genauigkeit der Vorhersage zeigte sich bei den stimmdiagnostischen Parametern in einer veränderten Tonhöhe und Intensität, die mit menschlichem Ohr jedoch nicht zu erkennen ist. Dafür nutzte das Forscherteam eine KI-gestützte Anwendung. In 85 bis 90 Prozent der Fälle ließ sich ein Typ-2-Diabetes richtig vorhersagen. Da die Stimme durch unterschiedliche Faktoren wie Atmungs- sowie Nervensystem und den Kehlkopf beeinflusst werden kann, sind auch Auswirkungen auf das Stimmverhalten möglich, so das Forscherteam.

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Bei den Stimmaufzeichnungen zeigten sich zudem signifikante Unterschiede zwischen Männern und Frauen: Eine Stimmveränderung aufgrund des Diabetes ließ sich bei den weiblichen Probanden mit einer Genauigkeit von 89 Prozent, bei den männlichen Teilnehmenden mit einer Trefferquote von 86 Prozent voraussagen.

von Angela Monecke