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La nouvelle méthode développée par les scientifiques ; Il a le potentiel d’éliminer les barrières de distance, de coût et de temps.
Diabète La maladie survient lorsque le taux de glucose, c’est-à-dire de sucre, dans le sang dépasse la normale et que, par conséquent, du glucose se retrouve dans l’urine, qui ne devrait normalement pas contenir de glucose. C’est l’une des maladies les plus courantes dans notre pays et même dans le monde.
Même si vous pensez peut-être que nous ne le rencontrons pas très souvent, les données sont disponibles partout dans le monde. plus de 400 millions Il déclare qu’il souffre de diabète. Et même si cela semble être une maladie simple, 1 personne meurt toutes les 6 secondes dans le monde pour des raisons liées au diabète. C’est pourquoi il est essentiel de le diagnostiquer. La mesure la plus récente prise par les scientifiques consiste à améliorer le travail des médecins et des patients. cela rendra les choses plus faciles ressemble à.
La reconnaissance vocale et l’intelligence artificielle s’associent pour diagnostiquer le diabète.
Dans l’étude publiée dans Mayo Clinic Proceedings, les scientifiques ont examiné le temps compris entre 6 et 10 secondes. enregistrements audio utilisé avec des informations simples sur la santé. En conséquence, il a développé un modèle d’intelligence artificielle capable de distinguer si les individus souffrent de diabète de type 2. Le modèle en question est destiné aux hommes Taux de précision de 86 % Alors que ce taux passe à 89 % pour les femmes.
Les chercheurs de Klick Labs qui ont mené l’étude incluaient à la fois des participants diabétiques de type 2 et des participants en bonne santé. 267 personnes inclus dans l’étude. Les chercheurs ont demandé à chacune de ces personnes d’enregistrer une certaine phrase 6 fois par jour pendant 2 semaines. Les chercheurs, qui ont obtenu plus de 18 000 enregistrements au bout de deux semaines, ont découvert que les personnes non diabétiques et celles non diabétiques entre les sons Il a analysé 14 différences acoustiques.
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Étonnamment, ces différences, qui ne peuvent pas être distinguées par l’oreille humaine, différaient également entre les hommes et les femmes diabétiques. En conséquence, comme nous l’avons mentionné précédemment, cela intelligence artificielle modèle; Il a montré un taux de précision de 89 % pour les femmes et de 86 % pour les hommes. Désormais, l’équipe souhaite utiliser la méthode de diagnostic par reconnaissance vocale dans différents domaines. Le diagnostic vocal du prédiabète et de l’hypertension fait partie de ces domaines.