Turkse wetenschappers detecteren longkanker in een vroeg stadium door stemanalyse
Een team van Turkse onderzoekers heeft pionier in een opmerkelijke methode om longkanker in een vroeg stadium te identificeren door de verborgen, subtiele nuances van menselijke spraak te analyseren, waardoor de kracht van kunstmatige intelligentie wordt gebruikt.
class = “cf”>
Een onderzoekslid, Dr. Yusuf Kahya, van de Thoracic Surgery Department van de Ankara University, kondigde aan dat hun studie een nauwkeurigheidspercentage van ongeveer 90 procent bereikte, meldde Daily Hürriyet.
Sprekend op het Turkse Thoracic Society Congress in de zuidelijke stad Antalya, legde Kahya uit dat ze door vocale kenmerken te analyseren die onmerkbaar zijn voor het menselijk oor door middel van kunstmatige intelligentie, ze in staat waren om vroege tekenen van longkanker te detecteren.
Het baanbrekende onderzoek werd uitgevoerd onder leiding van Dr. Haydar Ankışhan van de Ankara University, met bijdragen van artsen Haluk Ulucanlar, İslam Aktürk, Kübra Alphan Kavak, Ulaş Bağcı en Bülent Yenigün, samen met Kahya.
De studie omvatte meerdere parameters en vergeleken de spraak van 50 gezonde personen met 50 longkankerpatiënten.
Kahya gaf verdere details over de studie uitgevoerd door een groot onderzoeksteam, wat de betekenis van vroege detectie van longkanker onderstreept en de groeiende rol van AI in de geneeskunde benadrukte.
class = “cf”>
“Longkanker blijft wereldwijd de belangrijkste oorzaak van sterfgevallen door kanker. De belangrijkste uitdaging blijft late diagnose,” zei hij. Veel studies op het gebied van longkanker zijn gericht op vroege detectie en er worden voor dit doel talloze methoden ontwikkeld, voegde hij eraan toe, en merkte op dat AI op grote schaal in deze richting is gebruikt.
“In samenwerking met onderzoekers van de Ankara University and Health Sciences University hebben we een AI-gebaseerd programma ontwikkeld dat de dagelijkse spraak analyseert om longkanker in een vroeg stadium te detecteren. Ons programma onderscheidde met succes tussen gezonde individuen en mensen met longkanker met een hoge mate van nauwkeurigheid.”
Kahya wees erop dat de analyse van spraakfuncties, vergelijkbaar met hoe de stem van een persoon verandert wanneer hij verkoudheid of griep heeft, gezondheidstoestand kan onthullen die niet detecteerbaar zijn door het menselijk oor.
Hij merkte op dat hoewel de bevindingen van hun kleinschalige studie veelbelovend zijn als een potentiële nieuwe diagnostische methode, de technologie nog niet klaar is voor klinisch gebruik en verdere ontwikkeling vereist.
Hoewel 90 procent een aanzienlijk nauwkeurigheidspercentage is, moet de methode worden gevalideerd met grotere groepen. Als een bepaald slagingspercentage wordt bereikt, kan de nieuwe technologie volgens Kahya uiteindelijk worden gebruikt als een diagnostische techniek op lange termijn.
