न्यूयॉर्क
यह पता लगाना कि कोई व्यक्ति मधुमेह से पीड़ित है या नहीं, उसे अपने स्मार्टफोन में कुछ वाक्य बोलने जितना आसान हो सकता है, एक अभूतपूर्व अध्ययन में मधुमेह का पता लगाने में एक आवाज प्रौद्योगिकी को कृत्रिम बुद्धिमत्ता के साथ जोड़ा गया है।
अमेरिका में क्लिक लैब्स के वैज्ञानिकों ने एक एआई मॉडल बनाने के लिए उम्र, लिंग, ऊंचाई और वजन सहित बुनियादी स्वास्थ्य डेटा के साथ-साथ लोगों की आवाज के छह से 10 सेकंड का उपयोग किया, जो यह पता लगा सकता है कि उस व्यक्ति को टाइप 2 मधुमेह है या नहीं। मेयो क्लिनिक प्रोसीडिंग्स: डिजिटल हेल्थ जर्नल में प्रकाशित मॉडल में महिलाओं के लिए 89 प्रतिशत और पुरुषों के लिए 86 प्रतिशत सटीकता है।
अध्ययन के लिए, शोधकर्ताओं ने 267 लोगों (गैर या टाइप 2 मधुमेह के रूप में निदान) को दो सप्ताह के लिए प्रतिदिन छह बार अपने स्मार्टफोन में एक वाक्यांश रिकॉर्ड करने के लिए कहा। 18,000 से अधिक रिकॉर्डिंग से, वैज्ञानिकों ने गैर-मधुमेह और टाइप 2 मधुमेह वाले व्यक्तियों के बीच अंतर के लिए 14 ध्वनिक विशेषताओं का विश्लेषण किया।
पेपर के पहले लेखक और क्लिक लैब्स के शोध वैज्ञानिक जेसी कॉफ़मैन ने कहा, "हमारा शोध टाइप 2 मधुमेह वाले और बिना टाइप 2 मधुमेह वाले व्यक्तियों के बीच महत्वपूर्ण स्वर भिन्नताओं को उजागर करता है और मधुमेह के लिए चिकित्सा समुदाय की जांच के तरीके को बदल सकता है।" मधुमेह का पता लगाने के मौजूदा तरीकों में बहुत अधिक समय, यात्रा और खर्च की आवश्यकता होती है। वॉयस टेक्नोलॉजी में इन बाधाओं को पूरी तरह से दूर करने की क्षमता है।
सिग्नल प्रोसेसिंग का उपयोग करके, वैज्ञानिक टाइप 2 मधुमेह के कारण आवाज में बदलाव का पता लगाने में सक्षम हुए। कॉफ़मैन ने कहा, आश्चर्यजनक रूप से, पुरुषों और महिलाओं में वे स्वर परिवर्तन अलग-अलग तरीकों से प्रकट हुए। अंतर्राष्ट्रीय मधुमेह महासंघ के अनुसार, दुनिया भर में मधुमेह से पीड़ित लगभग दो में से एक, या 240 मिलियन वयस्क इस बात से अनजान हैं कि उन्हें यह स्थिति है और मधुमेह के लगभग 90 प्रतिशत मामले टाइप 2 मधुमेह के हैं।
प्रीडायबिटीज और टाइप 2 डायबिटीज के लिए सबसे अधिक इस्तेमाल किए जाने वाले नैदानिक परीक्षणों में ग्लाइकेटेड हीमोग्लोबिन (ए1सी) के साथ-साथ फास्टिंग ब्लड ग्लूकोज (एफबीजी) परीक्षण और ओजीटीटी शामिल हैं। क्लिक लैब्स के उपाध्यक्ष और इस अध्ययन के प्रमुख अन्वेषक, यान फोसैट ने कहा कि नया गैर-दखल देने वाला और सुलभ दृष्टिकोण बड़ी संख्या में लोगों की जांच करने की क्षमता प्रदान करता है और टाइप 2 मधुमेह वाले अज्ञात लोगों के बड़े प्रतिशत की पहचान करने में मदद करता है।
फॉसैट ने कहा, "हमारा शोध टाइप 2 मधुमेह और अन्य स्वास्थ्य स्थितियों की पहचान करने में आवाज प्रौद्योगिकी की क्षमता को रेखांकित करता है।" "वॉयस तकनीक एक सुलभ और किफायती डिजिटल स्क्रीनिंग टूल के रूप में स्वास्थ्य देखभाल प्रथाओं में क्रांति ला सकती है।"
