Künstliche Intelligenz könnte dabei helfen, Menschen mit einem bisher nicht diagnostizierten Diabetes zu erkennen. Dabei werden keine Körperflüssigkeiten wie Blut oder Urin benötigt – die Stimme der Betroffenen reicht offenbar aus.

Über 18 000 Sprachaufnahmen analysiert

Menschen mit einem Diabetes sprechen offenbar anders als Menschen, die nicht an der Stoffwechselerkrankung leiden. Das ist das Ergebnis einer US-amerikanische Studie mit 267 Männern und Frauen, von denen 192 einen Diabetes mellitus Typ 2 aufwiesen.

Alle Teilnehmenden sprachen über zwei Wochen hinweg bis zu sechs Mal am Tag den gleichen Satz in ihr Smartphone („Hello, how are you? What is my glucose level right now?“). Eine App nahm die Sätze auf und speicherte sie. Schlussendlich konnte das Forscherteam über 18 000 Sprachaufnahmen auswerten.

KI erkannte neun von zehn Diabetiker*innen

Dabei offenbarten sich bemerkenswerte Unterschiede in den Stimm-Mustern von Menschen mit und ohne Typ-2-Diabetes, berichten die Forschenden. Anhand von 14 Stimmmerkmalen wie z.B. Zittern, Tonhöhe oder Flimmern entwickelten sie ein KI-Modell zur Vorhersage eines Typ-2-Diabetes. Einflüsse wie Alter und Gewicht schlossen sie dabei aus.

Dieses KI-Modell erwies sich als überaus treffsicher: Es war in der Lage, mit einer knapp 90-prozentigen Genauigkeit Typ-2-Diabetiker*innen anhand der Sprache zu erkennen, sowohl bei Frauen als auch bei Männern.

Unkomplizierte Früherkennung

Natürlich ist bei der Diagnose eines Typ-2-Diabetes die Ärzt*in nicht durch ein Smartphone ersetzbar, betont das Forscherteam. Allerdings gibt es weltweit schätzungsweise 175 Millionen unerkannte Diabetiker*innen. Würde das KI-Modell in ein Smartphone integriert, könnten Betroffene auf die Möglichkeit einer Erkrankung hingewiesen und der Besuch einer Arztpraxis zur Abklärung empfohlen werden.

Quelle: Mayo Clinic Proceedings: Digital Health