Các nhà nghiên cứu Klick ở Canada đã công bố một mô hình AI lớn trên tạp chí y tế hàng đầu Mayo Clinic Papers: Digital Health, có thể chẩn đoán bệnh đái tháo đường loại 2 (T2DM) bằng cách nghe tin nhắn thoại 6-10 giây.
Hiện nay, xét nghiệm chính cho bệnh tiểu đường dựa vào đo đường huyết, nhưng phương pháp này đòi hỏi một mẫu máu, gây chấn thương cho bệnh nhân và đòi hỏi thiết bị chuyên dụng, rất tốn kém. Để giải quyết điểm đau phát hiện này, các nhà nghiên cứu từ Klick, một công ty công nghệ y tế nổi tiếng của Canada, đã đề xuất một phương pháp phát hiện mô hình AI.
Các nhà nghiên cứu đã thu thập mẫu giọng nói từ 267 tình nguyện viên, sau đó được thử nghiệm chi tiết bằng mô hình AI và kết quả cho thấy AI xác định chính xác bệnh tiểu đường loại 2, với độ chính xác 89% đối với phụ nữ và 86% đối với nam giới **. Nó cũng được tìm thấy rằng "cao độ" và "độ lệch chuẩn của cao độ" là một trong những tính năng chính trong chẩn đoán bệnh tiểu đường loại 2.
Nghiên cứu này tương tự như quá trình hình ảnh tái tạo não người bằng MEG (magnetoencephalography) do Meta đề xuất cách đây một thời gian, và tất cả đều dựa trên đặc điểm của cơ thể người để quan sát những thay đổi trong dữ liệu jitter của nó để xác định kết quả.
Địa chỉ:
Xây dựng tập dữ liệu
Các nhà nghiên cứu đã tuyển dụng tổng cộng 267 tình nguyện viên, trong đó 79 phụ nữ và 113 nam giới không mắc bệnh tiểu đường, và 18 phụ nữ và 57 nam giới được chẩn đoán mắc bệnh tiểu đường loại 2.
Chẩn đoán bệnh tiểu đường của người tham gia dựa trên các tiêu chí chẩn đoán của Hiệp hội Tiểu đường Hoa Kỳ, được xác nhận bởi bác sĩ. Không có tiền sử suy giảm thần kinh hoặc ngôn ngữ cùng một lúc, và không có tiền sử hút thuốc.
Những người tham gia đã sử dụng một ứng dụng điện thoại thông minh để ghi lại một cụm từ cố định "Xin chào, bạn khỏe không?" Lượng đường trong máu của tôi bây giờ là bao nhiêu", được ghi lại trong 2 tuần, tối đa 6 lần một ngày, với tổng số 18.465 mẫu giọng nói được thu thập.
Phân đoạn dữ liệu, trích xuất tính năng
Vì các yếu tố như tuổi tác và chỉ số khối cơ thể có thể có tác động đến dữ liệu giọng nói, các nhà nghiên cứu đã phân đoạn dữ liệu thành các bộ dữ liệu phù hợp với tuổi và BMI dựa trên ID người tham gia để đào tạo mô hình và phân tích thống kê, giúp mô hình AI tìm hiểu những thay đổi thực sự trong lời nói của bệnh nhân tiểu đường.
Bộ đào tạo chiếm 50% tổng số nam giới và 61% phụ nữ mắc bệnh tiểu đường loại 2. Dữ liệu còn lại được sử dụng làm bộ thử nghiệm để kiểm tra mô hình AI được đào tạo.
Sau đó, các nhà nghiên cứu đã trích xuất 14 đặc điểm âm thanh từ mỗi mẫu giọng nói, bao gồm cao độ, cường độ, tỷ lệ hài hòa trên tiếng ồn, âm thanh và rung âm thanh. Việc trích xuất tính năng được thực hiện bằng Parselmouth, giao diện Python của phần mềm phân tích giọng nói Praat.
Các tính năng số có thể phản ánh thay đổi lời nói có thể được trích xuất từ tín hiệu giọng nói ban đầu để cung cấp đầu vào cho việc đào tạo và dự đoán mô hình tiếp theo.
Chọn mô hình
Xem xét các mô hình được sử dụng trong công việc liên quan, các nhà nghiên cứu đã chọn các mô hình như hồi quy logistic, Bayes ngây thơ và máy vectơ hỗ trợ. Hiệu suất của các mô hình này được đánh giá trên bộ đào tạo với xác nhận chéo 5 lần để tìm ra mô hình tốt nhất.
Đối với phụ nữ, mô hình hồi quy hậu cần với ba tính năng hoạt động tốt nhất; Đối với nam giới, mô hình Bayes ngây thơ với 2 tính năng hoạt động tốt nhất.
Các mô hình hồi quy logistic có thể ước tính sự đóng góp của các tính năng khác nhau vào kết quả; Mô hình Bayes ngây thơ hoạt động tốt hơn trong các tình huống mẫu nhỏ. Sau đó, sử dụng mô hình tốt nhất, đào tạo trước trên bộ đào tạo được xây dựng.
** Dữ liệu kiểm tra mô hình **
Mô hình AI được đào tạo đã được sử dụng để dự đoán dữ liệu trong bộ thử nghiệm để có được xác suất mỗi mẫu thuộc về bệnh tiểu đường loại 2. Dựa trên ngưỡng xác suất được xác định trước, mẫu được dự đoán là bệnh nhân tiểu đường loại 2 hoặc không mắc bệnh tiểu đường.
Đồng thời, dữ liệu của bộ thử nghiệm được sử dụng để tính toán độ chính xác, độ nhạy, độ đặc hiệu và các chỉ số đánh giá khác của mô hình và đường cong ROC có thể được vẽ để đánh giá toàn diện hiệu suất dự đoán của mô hình.
Ngoài ra, các nhà nghiên cứu cũng hợp nhất các thông tin như tuổi và chỉ số khối cơ thể vào kết quả dự đoán, có thể cải thiện độ chính xác của mô hình.
Ví dụ, tỷ lệ dự đoán lời nói trung bình và chỉ số khối cơ thể ở phụ nữ và tỷ lệ tuổi và chỉ số khối cơ thể ở nam giới có liên quan đến kết quả giọng nói trung bình ở nam giới. Bằng cách kết hợp nhiều nguồn thông tin, mô-đun tích hợp này có thể bù đắp những thiếu sót của một mô hình duy nhất và nâng cao khả năng dự đoán của mô hình.
Kết quả xét nghiệm cho thấy đối với phụ nữ, kết quả giọng nói kết hợp với tỷ lệ mắc bệnh tiểu đường loại 2 trong chỉ số khối cơ thể đạt được độ chính xác 0,89, độ đặc hiệu 0,91 và độ nhạy 0,71 trên bộ thử nghiệm.
Đối với nam giới, kết quả bằng lời nói, kết hợp với tỷ lệ mắc bệnh tiểu đường loại 2 theo tuổi và chỉ số khối cơ thể, đạt được độ chính xác 0,86, độ đặc hiệu 0,89 và độ nhạy 0,75 trên bộ thử nghiệm.
Jaycee Kaufman, người đứng đầu nghiên cứu, cho biết chúng tôi đã xác định được những thay đổi trong giọng nói của bệnh nhân tiểu đường loại 2 trong quá trình nghiên cứu, có giá trị ứng dụng rất cao cho các mô hình lớn AI để phát hiện và sàng lọc bệnh tiểu đường loại 2.
Phương pháp đánh giá giọng nói có thể giúp can thiệp sớm và quản lý đái tháo đường loại 2, đồng thời giảm gánh nặng bệnh và cải thiện kết quả y tế.
**Giới thiệu về Klick Health **
Được thành lập vào năm 1997 và có trụ sở chính tại Toronto, Canada, Klick là một công ty tiếp thị sức khỏe hàng đầu thế giới. Klick Health sử dụng cách tiếp cận dựa trên dữ liệu để phát triển và thực hiện nhiều chiến lược tiếp thị liên quan đến sức khỏe và y tế.
Klick cung cấp một loạt các dịch vụ, bao gồm chiến lược kỹ thuật số, chiến lược thương hiệu, đổi mới và thiết kế, hiểu biết dữ liệu, phát triển nội dung và giải pháp công nghệ.
**Giới thiệu về bệnh tiểu đường loại 2 **
Bệnh tiểu đường loại 2 là một bệnh mãn tính đặc trưng bởi kháng insulin và rối loạn chức năng bài tiết insulin. Cơ thể không thể sử dụng insulin một cách hiệu quả, và tình trạng này được gọi là kháng insulin. Insulin là một loại hormone giúp cơ thể chúng ta chuyển đổi lượng đường trong máu thành năng lượng.
Khi kháng insulin xảy ra, lượng đường trong máu bắt đầu tăng lên, có thể dẫn đến một loạt các vấn đề sức khỏe, bao gồm bệnh tim, bệnh thận, mất thị lực và tổn thương thần kinh.
Xem bản gốc
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
Bệnh tiểu đường có thể được đánh giá bằng cách nghe 10 giây giọng nói, mô hình AI này quá khó!
Nguồn gốc: Cộng đồng mở AIGC
Các nhà nghiên cứu Klick ở Canada đã công bố một mô hình AI lớn trên tạp chí y tế hàng đầu Mayo Clinic Papers: Digital Health, có thể chẩn đoán bệnh đái tháo đường loại 2 (T2DM) bằng cách nghe tin nhắn thoại 6-10 giây.
Hiện nay, xét nghiệm chính cho bệnh tiểu đường dựa vào đo đường huyết, nhưng phương pháp này đòi hỏi một mẫu máu, gây chấn thương cho bệnh nhân và đòi hỏi thiết bị chuyên dụng, rất tốn kém. Để giải quyết điểm đau phát hiện này, các nhà nghiên cứu từ Klick, một công ty công nghệ y tế nổi tiếng của Canada, đã đề xuất một phương pháp phát hiện mô hình AI.
Các nhà nghiên cứu đã thu thập mẫu giọng nói từ 267 tình nguyện viên, sau đó được thử nghiệm chi tiết bằng mô hình AI và kết quả cho thấy AI xác định chính xác bệnh tiểu đường loại 2, với độ chính xác 89% đối với phụ nữ và 86% đối với nam giới **. Nó cũng được tìm thấy rằng "cao độ" và "độ lệch chuẩn của cao độ" là một trong những tính năng chính trong chẩn đoán bệnh tiểu đường loại 2.
Nghiên cứu này tương tự như quá trình hình ảnh tái tạo não người bằng MEG (magnetoencephalography) do Meta đề xuất cách đây một thời gian, và tất cả đều dựa trên đặc điểm của cơ thể người để quan sát những thay đổi trong dữ liệu jitter của nó để xác định kết quả.
Địa chỉ:
Xây dựng tập dữ liệu
Các nhà nghiên cứu đã tuyển dụng tổng cộng 267 tình nguyện viên, trong đó 79 phụ nữ và 113 nam giới không mắc bệnh tiểu đường, và 18 phụ nữ và 57 nam giới được chẩn đoán mắc bệnh tiểu đường loại 2.
Chẩn đoán bệnh tiểu đường của người tham gia dựa trên các tiêu chí chẩn đoán của Hiệp hội Tiểu đường Hoa Kỳ, được xác nhận bởi bác sĩ. Không có tiền sử suy giảm thần kinh hoặc ngôn ngữ cùng một lúc, và không có tiền sử hút thuốc.
Phân đoạn dữ liệu, trích xuất tính năng
Vì các yếu tố như tuổi tác và chỉ số khối cơ thể có thể có tác động đến dữ liệu giọng nói, các nhà nghiên cứu đã phân đoạn dữ liệu thành các bộ dữ liệu phù hợp với tuổi và BMI dựa trên ID người tham gia để đào tạo mô hình và phân tích thống kê, giúp mô hình AI tìm hiểu những thay đổi thực sự trong lời nói của bệnh nhân tiểu đường.
Bộ đào tạo chiếm 50% tổng số nam giới và 61% phụ nữ mắc bệnh tiểu đường loại 2. Dữ liệu còn lại được sử dụng làm bộ thử nghiệm để kiểm tra mô hình AI được đào tạo.
Sau đó, các nhà nghiên cứu đã trích xuất 14 đặc điểm âm thanh từ mỗi mẫu giọng nói, bao gồm cao độ, cường độ, tỷ lệ hài hòa trên tiếng ồn, âm thanh và rung âm thanh. Việc trích xuất tính năng được thực hiện bằng Parselmouth, giao diện Python của phần mềm phân tích giọng nói Praat.
Các tính năng số có thể phản ánh thay đổi lời nói có thể được trích xuất từ tín hiệu giọng nói ban đầu để cung cấp đầu vào cho việc đào tạo và dự đoán mô hình tiếp theo.
Chọn mô hình
Xem xét các mô hình được sử dụng trong công việc liên quan, các nhà nghiên cứu đã chọn các mô hình như hồi quy logistic, Bayes ngây thơ và máy vectơ hỗ trợ. Hiệu suất của các mô hình này được đánh giá trên bộ đào tạo với xác nhận chéo 5 lần để tìm ra mô hình tốt nhất.
Các mô hình hồi quy logistic có thể ước tính sự đóng góp của các tính năng khác nhau vào kết quả; Mô hình Bayes ngây thơ hoạt động tốt hơn trong các tình huống mẫu nhỏ. Sau đó, sử dụng mô hình tốt nhất, đào tạo trước trên bộ đào tạo được xây dựng.
** Dữ liệu kiểm tra mô hình **
Mô hình AI được đào tạo đã được sử dụng để dự đoán dữ liệu trong bộ thử nghiệm để có được xác suất mỗi mẫu thuộc về bệnh tiểu đường loại 2. Dựa trên ngưỡng xác suất được xác định trước, mẫu được dự đoán là bệnh nhân tiểu đường loại 2 hoặc không mắc bệnh tiểu đường.
Đồng thời, dữ liệu của bộ thử nghiệm được sử dụng để tính toán độ chính xác, độ nhạy, độ đặc hiệu và các chỉ số đánh giá khác của mô hình và đường cong ROC có thể được vẽ để đánh giá toàn diện hiệu suất dự đoán của mô hình.
Ví dụ, tỷ lệ dự đoán lời nói trung bình và chỉ số khối cơ thể ở phụ nữ và tỷ lệ tuổi và chỉ số khối cơ thể ở nam giới có liên quan đến kết quả giọng nói trung bình ở nam giới. Bằng cách kết hợp nhiều nguồn thông tin, mô-đun tích hợp này có thể bù đắp những thiếu sót của một mô hình duy nhất và nâng cao khả năng dự đoán của mô hình.
Kết quả xét nghiệm cho thấy đối với phụ nữ, kết quả giọng nói kết hợp với tỷ lệ mắc bệnh tiểu đường loại 2 trong chỉ số khối cơ thể đạt được độ chính xác 0,89, độ đặc hiệu 0,91 và độ nhạy 0,71 trên bộ thử nghiệm.
Đối với nam giới, kết quả bằng lời nói, kết hợp với tỷ lệ mắc bệnh tiểu đường loại 2 theo tuổi và chỉ số khối cơ thể, đạt được độ chính xác 0,86, độ đặc hiệu 0,89 và độ nhạy 0,75 trên bộ thử nghiệm.
Jaycee Kaufman, người đứng đầu nghiên cứu, cho biết chúng tôi đã xác định được những thay đổi trong giọng nói của bệnh nhân tiểu đường loại 2 trong quá trình nghiên cứu, có giá trị ứng dụng rất cao cho các mô hình lớn AI để phát hiện và sàng lọc bệnh tiểu đường loại 2.
Phương pháp đánh giá giọng nói có thể giúp can thiệp sớm và quản lý đái tháo đường loại 2, đồng thời giảm gánh nặng bệnh và cải thiện kết quả y tế.
**Giới thiệu về Klick Health **
Được thành lập vào năm 1997 và có trụ sở chính tại Toronto, Canada, Klick là một công ty tiếp thị sức khỏe hàng đầu thế giới. Klick Health sử dụng cách tiếp cận dựa trên dữ liệu để phát triển và thực hiện nhiều chiến lược tiếp thị liên quan đến sức khỏe và y tế.
Klick cung cấp một loạt các dịch vụ, bao gồm chiến lược kỹ thuật số, chiến lược thương hiệu, đổi mới và thiết kế, hiểu biết dữ liệu, phát triển nội dung và giải pháp công nghệ.
**Giới thiệu về bệnh tiểu đường loại 2 **
Bệnh tiểu đường loại 2 là một bệnh mãn tính đặc trưng bởi kháng insulin và rối loạn chức năng bài tiết insulin. Cơ thể không thể sử dụng insulin một cách hiệu quả, và tình trạng này được gọi là kháng insulin. Insulin là một loại hormone giúp cơ thể chúng ta chuyển đổi lượng đường trong máu thành năng lượng.
Khi kháng insulin xảy ra, lượng đường trong máu bắt đầu tăng lên, có thể dẫn đến một loạt các vấn đề sức khỏe, bao gồm bệnh tim, bệnh thận, mất thị lực và tổn thương thần kinh.