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Künstliche Intelligenz erkennt Typ-2-Diabetes-Erkrankung an der Stimme
2 Minuten
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
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kasch postete ein Update in der Gruppe In der Gruppe:Diabetes-Technik vor 1 Woche, 1 Tag
Hey, ich habe die Omnipod 5 und zurzeit noch den Dexcom g6.
Die App läuft auf dem iPhone 12. wie kann ich das iPhone auf die Version 26.1 updaten? Automatische Updates würden ja gleich auf 26.2 gehen. Wie kann ich das manuell machen? -
thomas55 postete ein Update vor 1 Woche, 2 Tagen
Ich komme gerne zum T1day. Sicher treffe ich einige von euch aus der online community.
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moira antwortete vor 1 Woche, 1 Tag
Ich würde auch gerne kommen – geht aber beruflich nicht. Gibt es noch einen anderen Termin um mal andere live zu treffen?
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lena-schmidt antwortete vor 1 Woche, 1 Tag
Hallo Thomas, super, dann sehen wir uns dort. Kommst du auch zum Vorabend-Event? Liebe Grüße Lena
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lena-schmidt antwortete vor 1 Woche, 1 Tag
@moira: Schau gerne mal in den Veranstaltungskalender hier beim Diabetes-Anker, vielleicht findest du etwas in deiner Region. 🙂
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thomas55 antwortete vor 4 Tagen, 10 Stunden
@lena-schmidt: Hallo Lena,
ja ich komme zum Vorabend-Event. Ruf mich an, wenn du da bist 0177 8501380. Herzliche Grüße ThomasCommunity-Feed Zur Community Zur Community Aktuelle Beiträge Weitere aktuelle Beiträge Link zum Magazin Druckfrisch: Das neue Magazin! In dieser Ausgabe des Diabetes-Ankers geht es u.a. um moderne Diabetes-Hilfsmittel, Augen-Gesundheit und […]
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