Klick Health screente Diabetes anhand kurzer Sprachaufnahmen

Allein in Indien leben mehr als 101 Millionen Menschen mit Diabetes, und mehr als die Hälfte der Fälle im Land bleibt undiagnostiziert – bedingt durch begrenzten Zugang zur Gesundheitsversorgung in ländlichen Gebieten, Kostenbarrieren bei routinemäßigen Bluttests und geschlechtsspezifische Unterschiede beim Zugang zur Gesundheitsversorgung. Der übliche Screeningweg für Typ-2-Diabetes erfordert einen Klinikbesuch und eine invasive Blutentnahme – ein Verfahren, das teuer, logistisch schwierig und schlicht von einem großen Teil der Menschen, die es benötigen, nie durchgeführt wird, insbesondere in Regionen mit begrenzter Gesundheitsinfrastruktur.

Klick Applied Sciences, der Forschungsbereich des Gesundheitsmarketingunternehmens Klick Health, hatte bereits vokale Biomarker untersucht – messbare Merkmale der menschlichen Stimme, die mit zugrunde liegenden physiologischen Zuständen in Verbindung stehen – und dies als Forschungsrichtung verfolgt. Das Team erkannte, dass bei mehr als einer Milliarde Inderinnen und Indern, die ein Mobiltelefon besitzen, ein Smartphone selbst potenziell als Screening-Instrument dienen könnte, wenn sich in etwas so Alltäglichem und ohnehin bereits Vorhandenem wie der menschlichen Sprache ein echtes diabetesbezogenes Signal finden ließe.

Das Screening wurde an die Sprache gekoppelt: Smartphone-Sprachaufnahmen wurden auf 14 akustische Marker für Diabetes analysiert, sodass ein sechs Sekunden langes Sprechen die Blutentnahme und den Klinikbesuch ersetzt.

Typ-2-Diabetes verändert die Stimmmerkmale unmerklich, sodass die Stimme ein diagnostisches Signal trägt.

Menschen sprechen ohnehin täglich in ihre Telefone, sodass das Screening keinen zusätzlichen Aufwand und keine zusätzlichen Kosten erfordert.

Maschinelles Lernen an 18.000 Aufnahmen identifizierte 14 Stimmmerkmale mit einer Genauigkeit von 86–89 %.

Der Wegfall von Klinikbesuch und Blutentnahme beseitigt die Haupthindernisse für die Inanspruchnahme des Screenings.

Wenn ein diagnostischer Schritt ein Hindernis darstellt, sollte man ein passives Signal in einem Verhalten suchen, das Menschen ohnehin ausüben, und das Screening zu einem kostenlosen Nebenprodukt machen.

Die zugrunde liegende Forschung, die gemeinsam mit Forschenden der Mayo Clinic durchgeführt wurde, wurde im Oktober 2023 in Mayo Clinic Proceedings: Digital Health veröffentlicht und berichtete von einer Genauigkeit von 89 Prozent bei Frauen und 86 Prozent bei Männern bei der Unterscheidung diabetischer von nicht-diabetischen Stimmen.