Yapay Zeka, Ses Analiziyle Diyabeti 10 Saniyede Tespit Ediyor - Dünyadan Güncel Teknoloji Haberleri

Yapay Zeka, Ses Analiziyle Diyabeti 10 Saniyede Tespit Ediyor - Dünyadan Güncel Teknoloji Haberleri
AI (Yapay Zeka) hakkında daha fazlasını okuyun Bu algılanamayan akustik ipuçları, doğru diyabet tespiti için gerekli bilgileri sağladı

Dikkat çekici bir şekilde, sinyal işleme teknolojileri, insan kulağının ayırt edemediği ince ses perdesi değişimlerini tespit edebildi

Dosyalandı Tıbbi >Robotlar 000’den fazla kayıt analiz edildi

Yan Fossat, Klick’in Başkan Yardımcısı ve baş araştırmacısı, sağlık taraması için erişilebilir ve uygun maliyetli bir araç olarak ses teknolojisinin potansiyelini vurguladı Bu buluş, zaman alıcı ve maliyetli geleneksel tespit yöntemlerine olan ihtiyacı ortadan kaldırabileceğinden, tıp camiasında diyabetin taranmasında devrim yaratma potansiyeline sahiptir

İlgili bir gelişmede, MIT yakın zamanda bir atılım gerçekleştirdi



genel-1


Yapay zeka yeteneğini gösterdi Ses analiziyle tip 2 diyabeti tespit edinKlick Labs tarafından yürütülen ve şu adreste yayınlanan yakın tarihli bir araştırmaya göre:Mayo Kliniği Bildirileri: Dijital Sağlık Bu teknolojinin sağlık uygulamalarında devrim yaratabileceğini ve erken hastalık tespitini daha yaygın hale getirebileceğini öne sürdü

Araştırmanın başyazarı Jaycee Kaufman, bulgularının tip 2 diyabetli ve tip 2 diyabetli olmayan bireyler arasında önemli ses farklılıkları gösterdiğini vurguladı İnsan vücuduna daha iyi uyum sağlayabilecek bir biyo-implantİnsülin gibi ilaçların verilmesini kolaylaştırır Ses kayıtlarının analiz edildiği araştırma, kadınlara tanı koymada %89, tip 2 diyabetli erkeklere tanı koymada ise %86 doğruluk oranı ortaya çıkardı

Klick Labs’ın bir sonraki adımı, çalışmayı tekrarlamak ve ses analizini diyabet öncesi, hipertansiyon ve potansiyel olarak diğer sağlık koşullarını tespit edecek şekilde genişletmektir Diyabet hastaları ile diyabet olmayanlar arasında farklılık gösteren 14 farklı akustik özelliğe odaklanılarak 18 Hem ses teknolojisi hem de tıbbi cihazlardaki bu gelişmeler, sağlık hizmetlerinin geleceği için umut verici umutlar sunuyor Katılımcılar ayrıca yaş, boy ve kilo gibi temel sağlık bilgilerini de verdiler

Bu çalışmada tip 2 diyabeti olan ve olmayan 267 katılımcı, akıllı telefonlarını kullanarak ifadeleri kaydettiler iki haftalık bir süre boyunca günde altı kez