مصدر الصورة: تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي غير محدود
نشر باحثو كليك في كندا نموذجا كبيرا الذكاء الاصطناعي في المجلة الصحية العليا Mayo Clinic Papers: Digital Health ، والتي يمكنها تشخيص داء السكري من النوع الثاني (T2DM) من خلال الاستماع إلى رسالة صوتية مدتها 6-10 ثوان.
حاليا ، يعتمد الاختبار الرئيسي لمرض السكري على قياس نسبة الجلوكوز في الدم ، ولكن هذه الطريقة تتطلب عينة دم ، وهي صدمة للمريض وتتطلب معدات متخصصة ، وهي مكلفة للغاية. من أجل حل نقطة الألم هذه ، اقترح باحثون من Klick ، وهي شركة كندية معروفة للتكنولوجيا الصحية ، طريقة للكشف عن نموذج الذكاء الاصطناعي.
جمع الباحثون عينات صوتية من 267 متطوعا ، والتي تم اختبارها بعد ذلك بالتفصيل باستخدام نموذج الذكاء الاصطناعي ، وأظهرت النتائج أن الذكاء الاصطناعي حددت بدقة مرض السكري من النوع 2 ، بدقة 89٪ للنساء ودقة 86٪ للرجال **. كما وجد أن "درجة الصوت" و "الانحراف المعياري لطبقة الصوت" كانت من بين السمات الرئيسية في تشخيص مرض السكري من النوع 2.
تشبه هذه الدراسة عملية التصوير لإعادة بناء الدماغ البشري باستخدام MEG (تخطيط الدماغ المغناطيسي) الذي اقترحته Meta منذ بعض الوقت ، وكلها تعتمد على خصائص الكائنات البشرية لمراقبة التغييرات في بيانات الارتعاش لتحديد النتائج.
عنوان:
بناء مجموعة بيانات
قام الباحثون بتجنيد ما مجموعه 267 متطوعا ، منهم 79 امرأة و 113 رجلا غير مصابين بالسكري ، وتم تشخيص 18 امرأة و 57 رجلا بمرض السكري من النوع 2.
يعتمد تشخيص مرض السكري لدى المشارك على معايير التشخيص الخاصة بجمعية السكري الأمريكية ، والتي أكدها الطبيب. لا يوجد تاريخ من ضعف عصبي أو لغوي في نفس الوقت ، ولا يوجد تاريخ للتدخين.
استخدم المشاركون تطبيقا للهواتف الذكية لتسجيل عبارة ثابتة "مرحبا ، كيف حالك؟" ما هو مستوى السكر في الدم الآن»، سجلت لمدة 2 أسابيع، ما يصل إلى 6 مرات في اليوم، مع ما مجموعه 18,465 عينة صوتية تم جمعها.
** تجزئة البيانات ، استخراج الميزات **
نظرا لأن عوامل مثل العمر ومؤشر كتلة الجسم يمكن أن يكون لها تأثير على بيانات الكلام ، قام الباحثون بتقسيم البيانات إلى مجموعات بيانات مطابقة للعمر ومؤشر كتلة الجسم بناء على معرفات المشاركين لتدريب النموذج والتحليل الإحصائي ، مما ساعد نموذج الذكاء الاصطناعي على تعلم التغييرات الحقيقية في خطاب مرضى السكري.
شكلت مجموعة التدريب 50 ٪ من جميع الرجال و 61 ٪ من النساء المصابين بداء السكري من النوع 2. يتم استخدام البيانات المتبقية كمجموعة اختبار لاختبار نموذج الذكاء الاصطناعي المدرب.
ثم استخرج الباحثون 14 ميزة صوتية من كل عينة صوتية ، بما في ذلك درجة الصوت والشدة ونسبة التوافقية إلى الضوضاء والصوت والاهتزاز الصوتي. يتم إجراء استخراج الميزة باستخدام Parselmouth ، واجهة Python لبرنامج تحليل الكلام Praat.
يمكن استخراج الميزات العددية التي يمكن أن تعكس تغييرات الكلام من إشارة الكلام الأصلية لتوفير مدخلات للتدريب والتنبؤ اللاحق للنموذج.
اختر الطراز
بالنظر إلى النماذج المستخدمة في الأعمال ذات الصلة ، اختار الباحثون نماذج مثل الانحدار اللوجستي ، وبايز الساذج ، وآلات ناقلات الدعم. تم تقييم أداء هذه النماذج على مجموعة التدريب مع التحقق المتقاطع 5 أضعاف للعثور على أفضل نموذج.
بالنسبة للنساء ، كان نموذج الانحدار اللوجستي مع ثلاث ميزات يعمل بشكل أفضل. بالنسبة للذكور ، يعمل نموذج Bayesian الساذج مع ميزات 2 بشكل أفضل.
يمكن لنماذج الانحدار اللوجستي تقدير مساهمة السمات المختلفة في النتائج ؛ يعمل نموذج بايزي الساذج بشكل أفضل في سيناريوهات العينات الصغيرة. ثم ، باستخدام أفضل نموذج ، قم بالتدريب المسبق على مجموعة التدريب المدمجة.
بيانات اختبار النموذج
تم استخدام نموذج الذكاء الاصطناعي المدرب للتنبؤ بالبيانات في مجموعة الاختبار للحصول على احتمال أن كل عينة تنتمي إلى مرض السكري من النوع 2. بناء على عتبة احتمال محددة مسبقا ، من المتوقع أن تكون العينة من النوع 2 مصابا بالسكري أو غير مصاب بالسكري.
في الوقت نفسه ، يتم استخدام بيانات مجموعة الاختبار لحساب الدقة والحساسية والنوعية ومؤشرات التقييم الأخرى للنموذج ، ويمكن رسم منحنى ROC لإجراء تقييم شامل لأداء التنبؤ للنموذج.
بالإضافة إلى ذلك ، يدمج الباحثون أيضا معلومات مثل العمر ومؤشر كتلة الجسم في نتائج التنبؤ ، والتي يمكن أن تحسن دقة النموذج.
على سبيل المثال ، ارتبط انتشار متوسط التنبؤ بالكلام ومؤشر كتلة الجسم لدى النساء وانتشار العمر ومؤشر كتلة الجسم لدى الرجال بمتوسط نتائج الصوت لدى الرجال. من خلال الجمع بين مصادر معلومات متعددة ، يمكن لهذه الوحدة المتكاملة تعويض أوجه القصور في نموذج واحد وتعزيز القدرة التنبؤية للنموذج.
أظهرت نتائج الاختبار أنه بالنسبة للنساء ، حققت نتائج الصوت جنبا إلى جنب مع انتشار مرض السكري من النوع 2 في مؤشر كتلة الجسم دقة 0.89 ، وخصوصية 0.91 ، وحساسية 0.71 في مجموعة الاختبار.
بالنسبة للذكور ، حققت النتائج اللفظية ، جنبا إلى جنب مع انتشار مرض السكري من النوع 2 حسب العمر ومؤشر كتلة الجسم ، دقة 0.86 ، وخصوصية 0.89 ، وحساسية 0.75 في مجموعة الاختبار.
قال جيسي كوفمان ، رئيس الدراسة ، إننا حددنا التغييرات في صوت مرضى السكري من النوع 2 خلال الدراسة ، والتي لها قيمة تطبيق عالية جدا لنماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة للكشف عن مرض السكري من النوع 2 وفحصه.
يمكن أن تساعد طريقة تقييم الصوت في التدخل المبكر وإدارة داء السكري من النوع 2 ، مع تقليل عبء المرض وتحسين النتائج الطبية.
**حول كليك هيلث **
تأسست Klick في عام 1997 ومقرها في تورنتو ، كندا ، وهي شركة تسويق صحي عالمية رائدة. تستخدم Klick Health نهجا قائما على البيانات لتطوير وتنفيذ مجموعة متنوعة من استراتيجيات التسويق المتعلقة بالصحة والطب.
تقدم Klick مجموعة من الخدمات ، بما في ذلك الإستراتيجية الرقمية واستراتيجية العلامة التجارية والابتكار والتصميم ورؤى البيانات وتطوير المحتوى والحلول التكنولوجية.
**حول مرض السكري من النوع 2 **
داء السكري من النوع 2 هو مرض مزمن يتميز بمقاومة الأنسولين وخلل في إفراز الأنسولين. لا يستطيع الجسم استخدام الأنسولين بشكل فعال ، وتعرف هذه الحالة باسم مقاومة الأنسولين. الأنسولين هو هرمون يساعد الجسم على تحويل نسبة السكر في الدم إلى طاقة.
عندما تحدث مقاومة الأنسولين ، تبدأ مستويات السكر في الدم في الارتفاع ، مما قد يؤدي إلى مجموعة متنوعة من المشاكل الصحية ، بما في ذلك أمراض القلب وأمراض الكلى وفقدان البصر وتلف الأعصاب.
شاهد النسخة الأصلية
قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
يمكن الحكم على مرض السكري من خلال الاستماع إلى 10 ثوان من الصوت ، وهذا النموذج الذكاء الاصطناعي متشدد للغاية!
المصدر الأصلي: مجتمع AIGC المفتوح
نشر باحثو كليك في كندا نموذجا كبيرا الذكاء الاصطناعي في المجلة الصحية العليا Mayo Clinic Papers: Digital Health ، والتي يمكنها تشخيص داء السكري من النوع الثاني (T2DM) من خلال الاستماع إلى رسالة صوتية مدتها 6-10 ثوان.
حاليا ، يعتمد الاختبار الرئيسي لمرض السكري على قياس نسبة الجلوكوز في الدم ، ولكن هذه الطريقة تتطلب عينة دم ، وهي صدمة للمريض وتتطلب معدات متخصصة ، وهي مكلفة للغاية. من أجل حل نقطة الألم هذه ، اقترح باحثون من Klick ، وهي شركة كندية معروفة للتكنولوجيا الصحية ، طريقة للكشف عن نموذج الذكاء الاصطناعي.
جمع الباحثون عينات صوتية من 267 متطوعا ، والتي تم اختبارها بعد ذلك بالتفصيل باستخدام نموذج الذكاء الاصطناعي ، وأظهرت النتائج أن الذكاء الاصطناعي حددت بدقة مرض السكري من النوع 2 ، بدقة 89٪ للنساء ودقة 86٪ للرجال **. كما وجد أن "درجة الصوت" و "الانحراف المعياري لطبقة الصوت" كانت من بين السمات الرئيسية في تشخيص مرض السكري من النوع 2.
تشبه هذه الدراسة عملية التصوير لإعادة بناء الدماغ البشري باستخدام MEG (تخطيط الدماغ المغناطيسي) الذي اقترحته Meta منذ بعض الوقت ، وكلها تعتمد على خصائص الكائنات البشرية لمراقبة التغييرات في بيانات الارتعاش لتحديد النتائج.
عنوان:
بناء مجموعة بيانات
قام الباحثون بتجنيد ما مجموعه 267 متطوعا ، منهم 79 امرأة و 113 رجلا غير مصابين بالسكري ، وتم تشخيص 18 امرأة و 57 رجلا بمرض السكري من النوع 2.
يعتمد تشخيص مرض السكري لدى المشارك على معايير التشخيص الخاصة بجمعية السكري الأمريكية ، والتي أكدها الطبيب. لا يوجد تاريخ من ضعف عصبي أو لغوي في نفس الوقت ، ولا يوجد تاريخ للتدخين.
** تجزئة البيانات ، استخراج الميزات **
نظرا لأن عوامل مثل العمر ومؤشر كتلة الجسم يمكن أن يكون لها تأثير على بيانات الكلام ، قام الباحثون بتقسيم البيانات إلى مجموعات بيانات مطابقة للعمر ومؤشر كتلة الجسم بناء على معرفات المشاركين لتدريب النموذج والتحليل الإحصائي ، مما ساعد نموذج الذكاء الاصطناعي على تعلم التغييرات الحقيقية في خطاب مرضى السكري.
شكلت مجموعة التدريب 50 ٪ من جميع الرجال و 61 ٪ من النساء المصابين بداء السكري من النوع 2. يتم استخدام البيانات المتبقية كمجموعة اختبار لاختبار نموذج الذكاء الاصطناعي المدرب.
ثم استخرج الباحثون 14 ميزة صوتية من كل عينة صوتية ، بما في ذلك درجة الصوت والشدة ونسبة التوافقية إلى الضوضاء والصوت والاهتزاز الصوتي. يتم إجراء استخراج الميزة باستخدام Parselmouth ، واجهة Python لبرنامج تحليل الكلام Praat.
يمكن استخراج الميزات العددية التي يمكن أن تعكس تغييرات الكلام من إشارة الكلام الأصلية لتوفير مدخلات للتدريب والتنبؤ اللاحق للنموذج.
اختر الطراز
بالنظر إلى النماذج المستخدمة في الأعمال ذات الصلة ، اختار الباحثون نماذج مثل الانحدار اللوجستي ، وبايز الساذج ، وآلات ناقلات الدعم. تم تقييم أداء هذه النماذج على مجموعة التدريب مع التحقق المتقاطع 5 أضعاف للعثور على أفضل نموذج.
يمكن لنماذج الانحدار اللوجستي تقدير مساهمة السمات المختلفة في النتائج ؛ يعمل نموذج بايزي الساذج بشكل أفضل في سيناريوهات العينات الصغيرة. ثم ، باستخدام أفضل نموذج ، قم بالتدريب المسبق على مجموعة التدريب المدمجة.
بيانات اختبار النموذج
تم استخدام نموذج الذكاء الاصطناعي المدرب للتنبؤ بالبيانات في مجموعة الاختبار للحصول على احتمال أن كل عينة تنتمي إلى مرض السكري من النوع 2. بناء على عتبة احتمال محددة مسبقا ، من المتوقع أن تكون العينة من النوع 2 مصابا بالسكري أو غير مصاب بالسكري.
في الوقت نفسه ، يتم استخدام بيانات مجموعة الاختبار لحساب الدقة والحساسية والنوعية ومؤشرات التقييم الأخرى للنموذج ، ويمكن رسم منحنى ROC لإجراء تقييم شامل لأداء التنبؤ للنموذج.
على سبيل المثال ، ارتبط انتشار متوسط التنبؤ بالكلام ومؤشر كتلة الجسم لدى النساء وانتشار العمر ومؤشر كتلة الجسم لدى الرجال بمتوسط نتائج الصوت لدى الرجال. من خلال الجمع بين مصادر معلومات متعددة ، يمكن لهذه الوحدة المتكاملة تعويض أوجه القصور في نموذج واحد وتعزيز القدرة التنبؤية للنموذج.
أظهرت نتائج الاختبار أنه بالنسبة للنساء ، حققت نتائج الصوت جنبا إلى جنب مع انتشار مرض السكري من النوع 2 في مؤشر كتلة الجسم دقة 0.89 ، وخصوصية 0.91 ، وحساسية 0.71 في مجموعة الاختبار.
بالنسبة للذكور ، حققت النتائج اللفظية ، جنبا إلى جنب مع انتشار مرض السكري من النوع 2 حسب العمر ومؤشر كتلة الجسم ، دقة 0.86 ، وخصوصية 0.89 ، وحساسية 0.75 في مجموعة الاختبار.
قال جيسي كوفمان ، رئيس الدراسة ، إننا حددنا التغييرات في صوت مرضى السكري من النوع 2 خلال الدراسة ، والتي لها قيمة تطبيق عالية جدا لنماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة للكشف عن مرض السكري من النوع 2 وفحصه.
يمكن أن تساعد طريقة تقييم الصوت في التدخل المبكر وإدارة داء السكري من النوع 2 ، مع تقليل عبء المرض وتحسين النتائج الطبية.
**حول كليك هيلث **
تأسست Klick في عام 1997 ومقرها في تورنتو ، كندا ، وهي شركة تسويق صحي عالمية رائدة. تستخدم Klick Health نهجا قائما على البيانات لتطوير وتنفيذ مجموعة متنوعة من استراتيجيات التسويق المتعلقة بالصحة والطب.
تقدم Klick مجموعة من الخدمات ، بما في ذلك الإستراتيجية الرقمية واستراتيجية العلامة التجارية والابتكار والتصميم ورؤى البيانات وتطوير المحتوى والحلول التكنولوجية.
**حول مرض السكري من النوع 2 **
داء السكري من النوع 2 هو مرض مزمن يتميز بمقاومة الأنسولين وخلل في إفراز الأنسولين. لا يستطيع الجسم استخدام الأنسولين بشكل فعال ، وتعرف هذه الحالة باسم مقاومة الأنسولين. الأنسولين هو هرمون يساعد الجسم على تحويل نسبة السكر في الدم إلى طاقة.
عندما تحدث مقاومة الأنسولين ، تبدأ مستويات السكر في الدم في الارتفاع ، مما قد يؤدي إلى مجموعة متنوعة من المشاكل الصحية ، بما في ذلك أمراض القلب وأمراض الكلى وفقدان البصر وتلف الأعصاب.