20 sekunder tale kan flagge type 2-diabetes – men nesten annenhver varsel er falskt positivt
Et AI-verktøy utviklet av selskapet thymia og RMIT University skal kunne flagge mulig type 2-diabetes ut fra et lydopptak på bare 20 sekunder. Resultatene presenteres denne uken på den europeiske diabeteskongressen EASD i Milano, og forskerne selv beskriver verktøyet som et triageverktøy – ikke en diagnose. Men tallene bak har en betydelig hake: Nesten annenhver person modellen flagger som høyrisiko, har normale blodverdier.
Hvordan verktøyet er bygget og testet
Modellen er trent på 63 283 stemmeprøver fra 21 129 personer i Storbritannia og USA, som selv har oppgitt om de er diagnostisert med diabetes (Medical Xpress/EASD). Treningsgrunnlaget er altså seltrapporterte diagnoser, ikke blodprøver – og alle ytelsestallene nedenfor stammer fra studiens egne forfattere, formidlet via EASDs pressemelding. De er ikke fagfellevurdert.
I den første evalueringen, på 7 319 britiske voksne, ga modellen høyere risikoscore til personer som rapporterte type 2-diabetes i 80 prosent av tilfellene – et resultat forskerne selv betegner som klinisk nyttig.
I en mindre undergruppe på 801 deltakere som hadde tatt HbA1c-blodprøve hjemme, var resultatene mer delte: Modellen ga høyere risikoscore i 75 prosent av tilfellene, med en sensitivitet på 82 prosent – den identifiserte altså 82 prosent av personene med type 2-diabetes i gruppen, ifølge forfatterne. Men andelen falskt positive var 47 prosent. Det betyr at nesten halvparten av dem som flagges som høyrisiko, hadde normale blodverdier.
På den andre siden: Ingen av dem modellen klassifiserte som lavrisiko, hadde blodresultater i det diabetiske eller prediabetiske området. Det er det mest lovende enkelttallet i materialet – men også det bygger på forskernes egne data.
Forbeholdene forskerne selv peker på
Resultatene var svakere for svarte deltakere. Forfatterne forklarer dette med at få svarte deltakere rapporterte type 2-diabetes i datamaterialet – en forklaring som er deres egen vurdering, ikke uavhengig verifisert. Ytelsen var også lavere blant personer med hjertesykdom, høyt blodtrykk eller fedme.
Den høye andelen falskt positive er den mest vesentlige begrensningen. Som triageverktøy kan det være akseptabelt: Falskt positive følges opp med en blodprøve som avkrefter. Men det betyr også at en bred utrulling ville sende mange friske mennesker til unødvendige tester – en avveying deler av den første britiske dekningen ikke har satt ord på. Noen medier har rammefortalt verktøyet som raskere eller bedre enn blodprøver, noe som går lenger enn forskernes egen posisjonering som triagehjelpemiddel ved siden av blodprøving.
Forskernes foreslåtte bruk
Forskerne foreslår at fastleger kan bruke korte lydopptak til å triagere pasienter: De med høyest risiko tilbys bekreftende blodprøver. Talebasert screening skal ligge ved siden av blodprøving, ikke erstatte den, understreker forfatterne.
Giedrė Čepukaitytė, forsker ved thymia, sier at modellen kan nå folk dagens systemer ikke når: «En taleprøve kan tas over telefonen eller gjennom en app, så vi kan nå langt flere av dem som trenger en blodprøve enn dagens løsninger gjør, særlig de som aldri kommer til en helsesjekk. Modellen vår åpner en ny vei til diabetesscreening. Den er ikke en erstatning for en blodprøve, og den skal aldri hindre noen som tror de trenger en, fra å få en», sier hun til The Independent/PA (MSN).
Tilgjengelighetsargumentet
Ideen er rettet mot et konkret hull i dagens oppfølging: NHS inkluderer diabetesscreening i helsesjekker som tilbys alle over 40 hvert femte år, men forskning sitert av studiens forfattere viser at bare rundt 40 prosent møter opp (The Mirror). Et verktøy som krever 20 sekunders tale fra en telefon, kan i prinsippet nå dem som aldri bestiller time.
Fra pasientorganisasjonens side er tonen positiv men forsiktig. «KI-baserte teknologier kan bidra til å identifisere flere som kan ha nytte av diagnostiske blodprøver, men det er avgjørende at de er grundig designet og testet, slik at ingen glipper gjennom nettet», sier Dr. Lucy Chambers, leder for forskningseffekt og kommunikasjon i Diabetes UK, til The Independent/PA.
Hva som gjenstår
Forskerne er tydelige på at klinisk validering i reelle kliniske settinger er et fremtidig steg, og det finnes foreløpig ingen tidslinje for utrulling. Resultatene presenteres på EASD-kongressen i Milano (28. september–2. oktober 2026) og er ikke publisert i fagfellevurdert form – alle ytelsestall er foreløpig forskernes egne. Hvor godt modellen fungerer i en vanlig fastlegepopulasjon, med andre sykdommer, andre aksenter og andre talevaner, vet ingen enda.
Så lenge sensitiviteten er høy og lavrisikogruppen ser ren ut, er logikken som triageverktøy forsvarlig. Men før verktøyet kan anbefales i primærhelsetjenesten, må de store svakhetene – de 47 prosent falskt positive og ytelsesgapene i undergrupper – dokumenteres og håndteres uavhengig av studiens egne forfattere.