Menurut sebuah studi baru, ketika kadar gula darah meningkat, nada suara pun ikut meningkat. Hal ini membuka jalan untuk mendeteksi diabetes tipe 2 atau memantau kadar gula darah penderita diabetes hanya dengan berbicara ke telepon pintar dan membiarkan AI menganalisis ucapan mereka.
Bagi penderita diabetes tipe 2, resistensi insulin dan pankreas yang secara bertahap kehilangan kapasitas untuk memproduksi insulin yang cukup mengakibatkan kadar gula darah yang tidak normal. Semakin dini kondisi tersebut didiagnosis, semakin baik untuk menghindari komplikasi jangka panjang. Selama ini, sains telah berupaya mendiagnosis diabetes tipe 2 secara akurat dan efektif, mulai dari memeriksa kadar protein tertentu dalam darah hingga mendeteksi kondisi tersebut melalui kamera ponsel pintar.
Kini, tim inovator perawatan kesehatan digital di Klick Labs telah mengidentifikasi metode baru non-invasif untuk mendiagnosis dan memantau diabetes: nada suara.
“Dengan menetapkan hubungan positif yang signifikan antara kadar glukosa dan frekuensi dasar (suara), studi kami memberikan justifikasi yang kuat untuk penelitian lebih lanjut tentang penggunaan suara untuk memprediksi dan memantau kadar glukosa,” kata Jaycee Kaufman, ilmuwan utama di Klick Labs dan penulis utama sekaligus penulis korespondensi studi tersebut. “Meskipun metode pemantauan glukosa saat ini sering kali invasif dan merepotkan, pemantauan glukosa berbasis suara dapat semudah berbicara ke telepon pintar, yang akan mengubah permainan bagi sekitar 463 juta orang di seluruh dunia yang hidup dengan diabetes tipe 2.”
Frekuensi dasar, atau F0, dari nada bicara kompleks hanyalah istilah lain untuk pitch. Telah dihipotesiskan bahwa kadar glukosa memengaruhi karakteristik suara terutama yang berasal dari hukum Hooke, sebagaimana diterapkan pada pita suara, yang menyatakan bahwa variasi dalam ketegangan, massa, atau panjang pita suara, yang dipengaruhi oleh kadar glukosa dalam tubuh, mengubah frekuensi getarannya. Jadi, para peneliti mulai menguji hipotesis ini.
Mereka merekrut 505 peserta dan membaginya ke dalam tiga kelompok: 242 orang non-diabetes, 89 orang pradiabetes, dan 174 orang penderita diabetes tipe 2. Semua peserta dipasangi monitor glukosa kontinu (CGM) dan diminta untuk merekam suara mereka di lingkungan yang tenang menggunakan aplikasi telepon pintar khusus hingga enam kali sehari selama dua minggu. Para peserta diminta untuk melafalkan frasa tetap – “Halo, apa kabar? Berapa kadar glukosa saya saat ini?” – untuk menangkap frekuensi alami suara mereka saat berbicara.
Pada akhir penelitian, semua rekaman suara dipasangkan dengan data CGM terdekat milik peserta. Karena kadar glukosa diukur setiap 15 menit, ini memungkinkan semua rekaman suara berada dalam rentang waktu 7,5 menit dari rekaman glukosa.
Para peneliti menemukan hubungan yang signifikan antara nada suara dan kadar glukosa darah. Analisis menunjukkan hubungan yang linear; peningkatan pada salah satu berbanding lurus dengan peningkatan pada yang lain.
“Secara keseluruhan, frekuensi suara memiliki hubungan yang kecil namun signifikan dengan kadar glukosa ketika dievaluasi dalam diri seseorang,” para peneliti menyimpulkan. Akan tetapi, mereka mencatat bahwa nada suara saja tidak mungkin dapat memprediksi kadar glukosa darah meskipun ada hubungan linear antara keduanya. “Ciri-ciri vokal lainnya mungkin diperlukan untuk membangun model prediksi yang berhasil,” kata mereka.
Para peneliti juga mencatat peringatan penting pada temuan mereka: parameter vokal, khususnya nada suara, dapat dipengaruhi oleh faktor eksternal seperti kondisi emosional dan psikologis, infeksi pernapasan, dan alergi.
Studi saat ini merupakan langkah selanjutnya dalam penelitian Klick Labs mengenai deteksi dan pengelolaan diabetes menggunakan teknologi suara dan pembelajaran mesin. Tahun 2023ditemukan perbedaan suara yang jelas antara penderita diabetes tipe 2 dan mereka yang tidak memiliki kondisi tersebut dan bahwa AI, menggunakan ini dan prediktor lainnya, memiliki potensi sebagai alat pra-skrining atau pemantauan.
Studi ini dipublikasikan dalam jurnal Laporan Ilmiah.
Sumber: Klik Kesehatan
