A Mayo Clinic Proceedings: Digital Health című szakmai folyóiratban megjelent tanulmány szerint a kutatók a kísérletben összesen 276 embert vizsgáltak, akinek egy része egészséges volt, míg egy másik részüket korábban 2-es típusú diabétesszel diagnosztizálták. A Kick Labs szakemberei arra voltak kíváncsiak, hogy néhány alapvető adat (mint például a nem, kor, magasság és súly) valamint az emberek hangja alapján megállapítható-e, ha valaki cukorbeteg, ezért a kísérlet résztvevőit arra kérték, hogy két héten keresztül minden nap hat alkalommal rögzítsenek egy rövid, néhány másodperces hangfelvételt a telefonjukkal, amint beszélnek. A több mint 18 ezer hangfájlt ezután a mesterséges intelligencia gondjaira bízták, amely a gépi tanulás segítségével 14 olyan akusztikus különbséget állapított meg, ami ugyan az emberi fül számára nem hallható, viszont erős indikátora a cukorbetegségnek. A tanulmány szerint a módszer férfiaknál 86, nőknél pedig 89 százalékos pontossággal működik.

Jaycee Kaufman, a tanulmány vezető szerzője az eredményekkel kapcsolatban elmondta, hogy a kutatás alapjaiban változtathatja meg a diabéteszszűrést, ami jelenleg egy hosszadalmas és drága folyamat. A hírről beszámoló Eurekalert hozzáteszi, hogy az új eljárás azért is lehet nagyon hasznos, mert a cukorbeteges megbetegedések mintegy 90%-át kitevő 2-es típusú diabétesz nagyon sok esetben diagnosztizálatlan marad: a Nemzetközi Diabétesz Szövetség becslései alapján nagyjából minden második beteg, vagyis világszerte csaknem 240 millió ember nem tud róla, hogy cukorbetegségben szenved.

(Borítókép: Getty Images)