AI Ses Uygulaması Yüksek Tansiyonu Tespit Edebilir

Klick Labs, Salı günü ses kayıtlarını kullanarak kronik yüksek tansiyonu (hipertansiyon) tespit etmek için yeni bir yöntem duyurdu. Yaptıkları araştırma, erken hipertansiyon tespitini iyileştirebilecek invaziv olmayan bir yaklaşım sunuyor.

Çalışmada, 245 katılımcı, iki hafta boyunca günde altı kez Klick Labs mobil uygulaması kullanarak seslerini kaydetti. Makine öğrenmesi kullanan uygulama, ses biyobelirteçlerini analiz ederek kadınlarda yüzde 84, erkeklerde yüzde 77 doğruluk oranıyla hipertansiyonu tespit etti. Analiz edilen ana özellikler arasında tonlama değişkenliği, konuşma enerjisi dağılımı ve ses keskinliği bulunuyor.

Klick Labs’ın Kıdemli Başkan Yardımcısı Yan Fossat, “Hipertansiyonu tespit etmek için daha erişilebilir bir yol keşfettik, umuyoruz ki bu, bu yaygın küresel sağlık sorununa daha erken müdahale edilmesini sağlar. Hipertansiyon, kalp krizi ve böbrek sorunlarından demansa kadar bir dizi komplikasyona yol açabilir.” dedi.

Hipertansiyon, küresel popülasyonun %35’ten fazlasını etkiliyor ve Dünya Sağlık Örgütü tarafından “sessiz katil” olarak adlandırılıyor çünkü birçok kişi ona sahip olduğunun farkında değil. Geleneksel kan basıncı ölçümleri, örneğin kol manşonları, özel ekipman ve uzmanlık gerektirir, bu da onları bazı alanlarda daha az erişilebilir hale getirir.

“Ses teknolojisinin, sağlık hizmetlerini özellikle büyük, hizmet alamayan nüfuslar için daha erişilebilir ve uygun fiyatlı hale getirme potansiyeli bulunmaktadır.” dedi Jaycee Kaufman, Klick Lab’ın araştırma bilim insanı ve çalışmanın ortak yazarı.

Klick Lab’ın araştırması, konuşma özelliklerini kalp yetmezliği belirtileri ve pulmoner hipertansiyonla ilişkilendiren önceki çalışmalar üzerine kurulmuştur. Ancak araştırmacılar, bu çalışmanın konuşma ve arteriyel kan basıncı arasındaki ilişkiyi doğrudan inceleyen ilk çalışma olduğunu belirtiyorlar.

Çalışmanın sonuçları umut verici olmasına rağmen, araştırmacılar birkaç sınırlılığı kabul etmektedir. Hipertansiyon vakalarının sayısının sınırlı olduğunu ve katılımcı havuzunun çoğunlukla Hint etnik kökenli olduğunu belirttiler.

Daha geniş ve çeşitli bir katılımcı havuzuna ihtiyaç duyulduğunu, bu havuzun hipertansiyon belirtilerinin daha geniş bir yelpazesine ve çeşitli etnik kökenlere sahip bireyleri içermesi gerektiğini vurguladılar.

Önerilen model, tekli kayıt testlerinde yüksek performans gösterdiği halde, araştırmacılar, birden çok kayıt içeren verilerin kullanıldığında en iyi sonuçların elde edildiğini gözlemlediler, bu da birkaç oturum boyunca veri toplamanın gerekliliğini ortaya koydu.

Araştırmacılar, gereken kayıt sayısını azaltma yöntemlerini araştırmak için daha fazla araştırma yapılması çağrısında bulundular, ideal olarak tek seferlik bir yaklaşıma geçiş yapmayı hedeflediler.

Araştırmacılar ayrıca, katılımcıların tonlama, diksiyon ve konuşma metni üzerinde ılımlı bir eğitim aldığını belirtti ve daha doğal konuşma toplama senaryolarının araştırılması gerektiğini önerdi.

AI destekli sağlık araçlarının mevcudiyeti ve doğruluğu arttıkça, onlara dikkatle yaklaşmak çok önemlidir. Bu araçlar değerli kaynaklar olabilir, ancak şu ana kadar, bir sağlık profesyonelinin tavsiyesinin yerini alacak durumda değillerdir.