Künstliche Intelligenz erkennt Diabetes an der Stimme

267 Personen wurden gebeten, zwei Wochen lang sechsmal täglich einen Satz auf ihrem Smartphone aufzuzeichnen. Aus den mehr als 18.000 Aufnahmen identifizierten Wissenschaftler 14 akustische Merkmale, die bei Menschen mit und ohne Diabetes unterschiedlich waren. Anhand dieser Merkmale konnten sie Diabetes mit einer Genauigkeit von 89 Prozent bei Frauen und 86 Prozent bei Männern vorhersagen. Das schreiben die Studienautoren im Fachblatt „Mayo Clinic Proceedings“.

„Unsere Forschung zeigt erhebliche Stimmunterschiede zwischen Personen mit und ohne Typ-2-Diabetes auf. Das könnte die Art und Weise des Diabetes-Screenings massiv verändern“, sagte Jaycee Kaufman von dem Unternehmen Klick Applied Sciences in Toronto. Das Team untersuchte z. B. Veränderungen von Tonhöhe und Intensität, die vom menschlichen Ohr nicht wahrgenommen werden. Interessanterweise gab es bei Männern und Frauen mit Diabetes unterschiedliche Stimmveränderungen.

Mit der neuen Sprachtechnologie könnte eine große Anzahl von Menschen untersucht werden, ohne dass sie eine Arztpraxis aufsuchen müssen. Auf diese Weise könnten viele bisher unerkannte Diabetesfälle diagnostiziert werden, denn laut der International Diabetes Federation wissen etwa 240 Millionen Erwachsene weltweit nicht, dass sie Diabetes haben.

Demnächst wollen die Forschenden ihre Daten verifizieren und untersuchen, ob sich auch Erkrankungen wie Prädiabetes und Bluthochdruck anhand der Stimme erkennen lassen.

Quelle: DOI 10.1016/j.mcpdig.2023.08.005