人工智能可以分析語音模式，以驚人的準確度檢測 2 型糖尿病。該方法可能被證明是一種有用的診斷工具。但它帶有警告標簽。使用先進語音分析的醫(yī)療診斷工具變得越來越精確。分析言語模式可以提供有價值的見解，特別是對于帕金森氏癥或阿爾茨海默氏癥等疾病。精神疾病、抑郁癥、創(chuàng)傷后應激障礙和心臟病也可以通過語音分析來檢測。人工智能 (AI) 甚至可以檢測血管收縮或疲憊的跡象。這使得醫(yī)療專業(yè)人員能夠更快地治療患者并減少任何可能的風險。
根據 Mayo Clinic Proceedings: Digital Health 醫(yī)學雜志上發(fā)表的一項研究，只需一段簡短的錄音即可以驚人的準確度確定一個人是否患有 2 型糖尿病。
該技術旨在幫助識別患有未確診糖尿病的人。全球約有 2.4 億成年人患有糖尿病，但他們并不自知。根據國際糖尿病聯盟的數據，近 90% 的病例是 2 型糖尿病。2 型糖尿病患者患心血管疾病的風險較高，例如心臟病、中風以及腿部和足部血液循環(huán)不良。
使用語音分析的糖尿病篩查測試將顯著改善檢測結果。大多數其他測試需要前往醫(yī)療保健提供者那里進行。這些包括空腹血糖測試 (FBG)、口服葡萄糖耐量測試 (OGTT) 或糖化血紅蛋白測試 (A1C)。后者用于測量兩到三個月內的平均血糖水平。
語音分析如何工作?
通過語音頻率分析，人工智能可以分析人耳聽不見的聲音變化。通常，分析所需的軟件全部都是電話通話錄音。它檢查語音旋律、節(jié)奏、停頓和音高等因素。某些癥狀具有典型的語音特征，例如元音 A 在五秒內的發(fā)音方式。人聲可以表現出多達 200,000 個不同的特征。人工智能算法可以過濾所有這些，以識別與某些癥狀相匹配的特定聲音模式。
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