SİBEL BAY
İnsan sesi etrafındaki birçok faktörden etkilenmektedir. Klick Labs'ta araştırma bilimcisi olan Jaycee Kaufman, "Mevcut tespit yöntemleri çok fazla zaman, seyahat ve maliyet gerektirebilir. Ses teknolojisi ise bu engelleri tamamen ortadan kaldıracak potansiyele sahip." demiştir.
ABD’de yapılan bir araştırmada, tip 2 diyabeti olan ve olmayan katılımcılardan oluşan 267 kişiden, iki hafta boyunca günde 6 kez olmak şartı ile sabit bir cümleyi telefonlarına kaydetmeleri istenmiştir. Daha sonra toplam 18.465 kayıt işlenerek seslerin perdesi ve şiddeti dâhil 14 farklı özellik ortaya çıkarılmıştır.
Araştırmacılar bu kayıtlardan cinsiyet, yaş, vücut kitle indeksi gibi değişkenleri kullanarak yapay zekâ aracılığıyla tip 2 diyabet hastası olup olmadıklarına ilişkin bilgi sahibi olmuşlardır. Araştırmaya göre söz konusu bu faktörler ve hastalık sesin yapısını da etkilemektedir.
Yaş ve cinsiyet gibi hususları hesaba katan model, tip 2 diyabeti kadınlarda yüzde 89, erkeklerde ise yüzde 86 doğruluk düzeyinde tespit edebilmiştir.
İlginçtir ki, tip 2 diyabeti tanımlayan temel ses sinyalleri erkekler ve kadınlar için farklıydı. Erkeklerde yoğunluk ve genlik değişimi çok önemliydi. Kadınlarda ses perdesindeki farklılıklar asıl etkendi.
Araştırmacılar, bu sonuçları doğrulamak için daha büyük ve daha çeşitli insan gruplarının test edilmesi gerektiğini kabul etmişlerdir. Şu anda tip 2 diyabet tanısı koymak için kan alınması, ardından da analiz ve rapor için uzun bir bekleme süreci gerekiyor. Bu yöntem, bir akıllı telefon uygulamasına erişimden biraz daha fazlasını gerektirir.
Dünya çapında 11 yetişkinden 1'ine bu hastalık teşhisi konulsa da, araştırmacılar yüz milyonlarca insanın tip 2 diyabetle yaşadığını bilmediğini düşünmektedirler. Bu sayıyı azaltabilmek aynı zamanda tedavileri daha erken başlatabilmek ve toplumdaki diyabet yönetiminin maliyetlerini azaltmak anlamına da gelecektir.
