Millionen nicht diagnostizierter Fälle weltweit. Diese Zahl hat Forscher dazu veranlasst, nach neuen Wegen zur Diagnose von Diabetes zu suchen. Die Lösung ist möglicherweise einfacher als erwartet: Es reicht aus, die Stimmen der Patienten zu analysieren um frühe Anzeichen der Krankheit zu erkennen.
Die Revolution im Diabetes-Screening
Il Luxemburger Institut für Gesundheit hat einen bedeutenden Schritt zur Demokratisierung der Diabetes-Diagnose getan. Dort Forschungseinheit Deep Digital Phenotyping hat einen Algorithmus für künstliche Intelligenz entwickelt, der in der Lage ist, Typ-2-Diabetes durch Sprachanalyse zu erkennen, und zwar mit einer Genauigkeit, die der herkömmlicher Methoden nahe kommt. Diese Innovation könnte einen bedeutenden Durchbruch im Bereich des Diabetes-Screenings darstellen, insbesondere in Gemeinden mit begrenzten Ressourcen. Der nicht-invasive Ansatz und die geringen Kosten machen diese Technologie besonders vielversprechend, um Bevölkerungsgruppen zu erreichen, die bisher von herkömmlichen Screening-Programmen ausgeschlossen waren.
Das Team führte durch Abir Elbeji und von Guy Fagherazzi identifizierte Sprachbiomarker, die mit Typ-2-Diabetes korrelieren, eröffnet neue Perspektiven in der Früherkennung chronischer Erkrankungen.
Ich risultati della ricerca
Die Studie, veröffentlicht in PLOS Digitale Gesundheit, analysierte die Sprachaufzeichnungen von mehr als 600 Teilnehmern in den USA. Die Ergebnisse waren überraschend:
Diese Forschung stellt einen wichtigen Schritt in der Behandlung von Diabetes dar. Durch die Kombination von KI und digitaler Phänotypisierung leiten wir einen umfassenderen und kostengünstigeren Ansatz für die Früherkennung und Prävention ein
Vorhersagegenauigkeit war in einigen wichtigen Bevölkerungsgruppen besonders hoch, wie Frauen über 60 und Menschen mit Bluthochdruck. Diese Ergebnisse legen nahe, dass ein Diabetes-Screening mittels Sprachanalyse für bestimmte Risikogruppen besonders effektiv sein könnte.
Zukunftsaussichten
das Programm Colive-Stimme, zu dem diese Studie gehört, erforscht bereits die Verwendung von Stimmbiomarkern für Diagnose anderer chronischer Erkrankungen. Forscher arbeiten daran, den Algorithmus zur Früherkennung von Prädiabetes und nicht diagnostizierten Fällen von Typ-2-Diabetes zu verfeinern.
Zukünftige Pläne umfassen die Ausweitung des Programms auf andere Bevölkerungsgruppen und Sprachen mit dem Ziel, ein wirklich globales und integratives Diabetes-Screening-Tool zu schaffen. Die Forschung wurde unterstützt von Société Francophone du Diabèteaus Luxemburger Diabetes-Gesellschaft und Luxemburger Diabetes-Vereinigung.
Diabetes-Screening, die Auswirkungen auf die öffentliche Gesundheit
Mit etwa 400 Millionen nicht diagnostizierten Fällen weltweit stellt Typ-2-Diabetes eine der dringendsten Herausforderungen für die öffentliche Gesundheit dar. Die Folgen einer späten Diagnose können schwerwiegend sein und zu kardiovaskulären Komplikationen und Neuropathien führen, was zu erhöhten Gesundheitskosten und einer höheren Sterblichkeit führt. Ein Diabetes-Screening mittels Sprachanalyse könnte eine praktikable Lösung zur Bewältigung dieser globalen Gesundheitsnotlage darstellen. Die Benutzerfreundlichkeit und Zugänglichkeit der Technologie könnte groß angelegte Screening-Programme ermöglichen, selbst in Gebieten mit begrenzten Ressourcen.
Die Wissenschaft legt den Grundstein für eine Zukunft, in der Frühdiagnose für jedermann erreichbar sein wird.
