Stel je kunt aan de stem herkennen dat iemand diabetes type 2 heeft. Gewoon door een app op de smartphone in te spreken. Het bedrijf Klick Labs uit Canada ontwikkelt een dergelijke tool met behulp van artificial intelligence (AI). Nadat een gebruiker een paar zinnen heeft ingesproken en enkele gegevens heeft ingevoerd over leeftijd, lengte, gewicht en geslacht, berekent de app of je diabetes type 2 hebt. Het model heeft momenteel een nauwkeurigheid van 89% voor vrouwen en 86% voor mannen. DiabetesPro stelde twee wetenschappers van Klick Labs enkele vragen. 

Diabetes type 2 ontdekken op basis van stemvariaties? Waar moet je dan aan denken? 
Jaycee Kaufman, onderzoekswetenschapper, Klick Labs: ‘We kijken naar de akoestische eigenschappen van de stem om stemveranderingen te beoordelen. Hierbij kijken we naar kenmerken die verband houden met de toonhoogte en sterkte van de stem, en de daarmee samenhangende variabiliteit van deze kenmerken tijdens een stemopname. In eenvoudige bewoordingen: we kijken naar de kenmerken van de stem als een instrument en hoe deze kunnen veranderen bij ziekte. Net als de noot op een piano heeft de stem een toonhoogte, een kracht of amplitude en een stabiliteit. Deze kenmerken zijn te subtiel om door het menselijk oor waar te nemen, maar zijn “luid en duidelijk” voor een machine. 

Diabetes type 2 gaat gepaard met complicaties zoals perifere neuropathie, spierzwakte en oedeem, waarvan eerder is aangetoond dat het de stem beïnvloedt. Perifere neuropathie kan de zenuwen in het strottenhoofd beschadigen, wat resulteert in heesheid of stembelasting, en spierzwakte kan de spieren in de stembanden of het ademhalingssysteem beïnvloeden. Bovendien kan de zwelling die gepaard gaat met oedeem de elastische en vibrerende eigenschappen van de stembanden aantasten, wat weer effect kan hebben op de toonhoogte.’ 

‘Met een mobiele applicatie voor de screening van diabetes type 2 kunnen veel mensen uit de risicopopulatie worden bereikt’ 

Hoe kan de AI-tool worden ingezet? 
Yan Fossat, hoofdonderzoeker, Klick Labs: ‘Onze visie is om een screeningsmethode te creëren die gemakkelijk en handig is en de last en de bijbehorende kosten van de huidige bloedtesten verlicht. Stemscreening is laagdrempelig vergeleken met de standaard bloedtesten. Een tool voor stemscreening zou buiten laboratoria of dokterspraktijken kunnen worden geïmplementeerd door alleen de mobiele telefoons van mensen te gebruiken. Het toegankelijke karakter van deze aanpak heeft het potentieel om grote groepen te screenen, inclusief mensen in afgelegen gebieden en/of mensen die een slechte toegang hebben tot de gezondheidszorg. Met een mobiele applicatie voor screening kunnen veel mensen uit de risicopopulatie worden bereikt, waardoor zij mogelijk eerder de diagnose diabetes type 2 krijgen en hiervoor behandeld kunnen worden.’ 

Hoever zijn jullie met de ontwikkeling van de mobiele screeningsapplicatie? 
Fossat: ‘Momenteel bevindt dit zich in de onderzoeksfase. We zijn van plan om het komende jaar vervolgstudies uit te voeren om de effectiviteit van de techniek te verfijnen. We weten bijvoorbeeld dat de stemveranderingen zich bij mannen en vrouwen anders manifesteren. Wat bij vrouwen kan wijzen op diabetes, doet dat bij mannen juist niet. Komende jaren zullen we individuen uit verschillende delen van de wereld rekruteren om ons huidige algoritme te valideren en te verbeteren. Na dit onderzoek hopen we dat deze technologie op grote schaal beschikbaar kan komen, zodat mensen thuis kunnen screenen op diabetes type 2. We hopen dit te bereiken binnen enkele jaren.’ 

Wat voor resultaten geeft de applicatie na gebruik? 
Kaufman: ‘Op dit moment voorspellen we uitsluitend de aanwezigheid van diabetes type 2 en niet de onderliggende glucosewaarden.’ 

Ontwikkelen jullie momenteel meerdere hulpmiddelen om (andere ziekten) te diagnosticeren? 
Fossat: ‘We kijken naar het effect van vrouwenhormonen op de stem, en de vocale veranderingen in hypertensie en prediabetes voor toekomstige toepassingen bij het opsporen van ziekten. Wij geloven dat de stem een rijke informatiebron is die veel aanwijzingen bevat over de gezondheid van mensen.’

Meer informatie: klick.com

Verdieping? Lees het dossier Artificial Intelligence van de Medisch Specialist

Bron: https://scientias.nl/ai-kan-aan-je-stem-horen-of-je-diabetes-hebt-dit-kan-zorg-op-zijn-kop-zetten/