Diabetes is een ziekte die lang onder de radar blijft. Veel mensen weten dus niet dat ze ziek zijn. Hoe ideaal zou het dan zijn als je simpel thuis kunt testen of je de aandoening hebt? Dat kan zomaar werkelijkheid worden, want er is nu een AI die aan je stem kan horen of je aan diabetes lijdt.
Een baanbrekende studie van Klick Labs combineert stemherkenningssoftware met kunstmatige intelligentie, met als doel om diabetes of een voorstadium daarvan kinderlijk eenvoudig op te sporen. Het enige wat je hoeft te doen, is een clip van zes tot tien seconden inspreken, en daarbij wat basale gezondheidsdata zoals je leeftijd, lengte, gewicht en geslacht in te voeren. Het AI-model berekent vervolgens of je diabetes type 2 hebt. Het model heeft nu al een nauwkeurigheid van 89 procent voor vrouwen en 86 procent voor mannen, en het leert razendsnel bij.
Veertien kenmerken
De onderzoekers lieten 267 mensen – gezonde personen en diabetici – zes keer per dag een bepaalde zin op hun smartphone inspreken. Uit meer dan 18.000 opnames lukte het om veertien geluidskenmerken aan te wijzen waarbij er een duidelijk verschil zat tussen gezonde mensen en de mensen met suikerziekte. “Onze studie focust op significante stemvariaties tussen mensen met en zonder diabetes type 2. De manier waarop in de gezondheidszorg gescreend wordt op diabetes zou wel eens totaal kunnen veranderen”, zegt hoofdonderzoeker Jaycee Kaufman over de ontdekking.
Geen bloedtest meer
Bijna de helft van alle volwassenen die diabetes hebben, oftewel 240 miljoen mensen wereldwijd, heeft geen idee dat ze ziek zijn. Ze hebben vage klachten en zullen normaal gesproken een bloedtest krijgen wanneer hun huisarts diabetes of een voorstadium daarvan vermoedt. “Hedendaagse detectiemethoden kosten veel tijd, geld en moeite. Een test kan daarnaast als onprettig worden ervaren. Stemtechnologie heeft de potentie om al deze nadelen teniet te doen en kan tegelijkertijd het aantal diabetesdiagnoses verbeteren.”
Andere toonhoogte
Het systeem kijkt naar allerlei stemkenmerken. Zo registreert het bijvoorbeeld veranderingen in toonhoogte en intensiteit, die niet door het menselijk oor opgepikt kunnen worden. Door de signalen met behulp van een AI-algoritme te verwerken, worden de diabetici eruit gehaald. Verrassend is dat de stemveranderingen zich bij mannen en vrouwen heel anders manifesteren. Wat bijvoorbeeld bij vrouwen kan wijzen op diabetes, doet dat bij mannen juist niet.
Vanuit je luie stoel
“Ons onderzoek laat zien dat er een gigantisch potentieel is voor stemtechnologie bij het identificeren van diabetes type 2, en andere ziekten en stoornissen”, aldus de vicevoorzitter van Klick Labs. “Stemtechnologie heeft het in zich om de gezondheidszorg op z’n kop te zetten en ervoor te zorgen dat iedereen vanuit zijn eigen luie stoel kan worden gescreend op een breed scala aan gezondheidsproblemen, op een goedkope, snelle en prettige manier.”
AI en hartritmestoornissen
Maar AI kan nog veel meer. Een andere nieuwe toepassing is de opsporing van hartritmestoornissen bij mensen zonder klachten. Het algoritme kan signalen oppikken, die niet uit medische tests komen, stellen onderzoekers van het Smidt Heart Institute. Artsen kunnen daarmee beroertes en andere hart- en vaatziekten voorkomen bij mensen met voorkamerfibrillatie, de meest voorkomende hartritmestoornis. Net als bij diabetes weten ook veel mensen met deze aandoening niet dat ze er last van hebben.
Bij voorkamerfibrillatie zijn de elektrische signalen in het hart, die bloed rondpompen van de bovenste naar de onderste hartkamers, onregelmatig. Dit kan bloedklonters veroorzaken in de bovenste hartkamers die mogelijk naar de hersenen gaan en daar een beroerte kunnen veroorzaken.
Een miljoen ecg’s
Om dat te voorkomen hebben de onderzoekers een algoritme ontwikkeld door een AI-tool zo te programmeren dat hij patronen kan ontdekken in ecg’s (elektrocardiogrammen). Het programma werd getraind om de ecg’s te kunnen analyseren met data van patiënten tussen 1987 en 2022. In totaal werden er bijna een miljoen ecg’s ingevoerd. Daardoor was de AI slim genoeg om de hartritmestoornis correct te voorspellen bij patiënten die er binnen 31 dagen last van kregen. De onderzoekers gaan de AI nu in de praktijk testen om te zien of hij daadwerkelijk kan bijdragen aan het inschatten van het risico op hartaanvallen en beroertes.
