Tin tứcNghiên cứu của Klick Labs, được xuất bản trong 'Mayo Clinic Proceedings: Digital Health' cho thấy, tỷ lệ chẩn đoán chính xác của phương pháp này là 89% ở phụ nữ và 86% đối với nam giới.
Tác giả của nghiên cứu Jaycee Kaufman cho biết: "Nghiên cứu của chúng tôi nhấn mạnh sự khác biệt đáng kể về giọng nói giữa những người mắc và không mắc bệnh tiểu đường Type 2. Điều này có thể thay đổi cách cộng đồng y tế sàng lọc bệnh tiểu đường".
"Các phương pháp phát hiện bệnh tiểu đường hiện tại có thể đòi hỏi nhiều thời gian đi lại và chi phí. Công nghệ phát hiện bệnh bằng giọng nói có khả năng loại bỏ hoàn toàn những rào cản này" - Kaufman cho biết.
Các nhà nghiên cứu đã thử nghiệm với 267 người - mắc hoặc không mắc bệnh tiểu đường Type 2 – bằng cách ghi lại các cụm từ trên điện thoại thông minh của họ 6 lần/ngày trong hai tuần.
Hơn 18.000 bản ghi âm đã được phân tích để tìm ra hơn 14 đặc điểm âm thanh khác nhau, khác biệt giữa bệnh nhân tiểu đường và người không mắc bệnh tiểu đường. Những người tham gia cũng cung cấp dữ liệu sức khỏe cơ bản như tuổi, chiều cao và cân nặng.
Công nghệ xử lý tín hiệu có thể cảm nhận được một số nốt cao độ giọng nói mà tai người không thể ghi nhận được. Theo nhà nghiên cứu Kaufman, những âm thanh ẩn giấu này đã cung cấp những manh mối cần thiết về bệnh tật.
Nghiên cứu nhấn mạnh tiềm năng to lớn của công nghệ giọng nói trong việc xác định bệnh tiểu đường Type 2 và các tình trạng sức khỏe khác.
Công nghệ giọng nói có thể cách mạng hóa các hoạt động chăm sóc sức khỏe như một công cụ sàng lọc kỹ thuật số dễ tiếp cận và giá cả phải chăng.
Các nhà nghiên cứu cho biết, bước tiếp theo của nghiên cứu là sẽ mở rộng tìm kiếm bệnh tiền tiểu đường, tăng huyết áp… bằng AI.
