د تشخیص وسیلې د پرمختللو صوتي تحلیلونو په کارولو سره په زیاتیدونکي توګه رامینځ ته کیږي. دا تحلیلونه کولای شي ارزښتناکه موندنې وړاندې کړي، په ځانګړې توګه د پارکینوس یا الزایمر د ناروغیو په برخه کي.

رواني ناروغي، خپګان، د اختلالاتو وروسته فشار، او د زړه ناروغي د غږ تحلیل په کارولو سره تشخیص کیدای شي. مصنوعي ځیرکتیاحتی کولای شي د وینې د رګونو د بندښت یا ستړیا نښې پیدا کړي. دا نو بیا ډاکترانو ته اجازه ورکوي چې وار له مخه د ناروغانو درملنه وکړي او حتې احتمالي خطرونه را کم کړي.

د هغه څېړني له مخې چې په Mayo Clinic Proceedings: Digital Health medical journal)) کې خپره شوې یواځې لنډ غږ د دویم ډول شکري د تشخیص له پاره لازم دی.

بې تشخیصه ناروغۍ

دا ټیکنالوژي د دې له پاره ده چې د هغو خلکو په پیژندلو کې مرسته وکړي چې د شکر ناروغي لري مګر دا ناروغي نه وي تشخیص شوې. اټکل شوي چې په ټوله نړۍ کې شاوخوا ۲۴۰ ميلیونه لویان د شکري ناروغي لري، خو دوی خبر نه دي. د شکرې ناروغۍ د نړیوال فدراسیون په وینا، نږدې ۹۰ سلنه د شکري ناروغي دویم ډول ده.

هغه خلک چې د شکري دوم ډول ناروغي لري د زړه حملي، د رګونو بندښت، مغزي سکتې او په پښو کې د وینې د ضعیف جریان سره مخامخ کیږي.

د غږ تحلیل څنګه کار کوي؟

د غږ د فریکونسۍ په تحلیل سره، په غږ کې هغه بدلونونه چې د انسان غوږ ته د اوریدو وړ نه دي د مصنوعي ځیرکتیا لخوا تحلیل کیږي. ډیروختونه د ټلیفوني خبرو اترو ثبت یواځي هغه څه دي چې د دې سافټویرونو تحلیل کولو ته اړتیا لري.

مصنوعي ځیرکتیا د وینا پیچ، تال او د وقفې په شان عوامل تحلیلوي د دې ناروغۍ ځینې نښې ځانګړي فونیټیکي ځانګړتیاوې هم لري، لکه څنګه چې د "A" توري د پنځو ثانیو له پاره تلفظ کیږي.

د انسان غږ کولای شي تر ۲ زره پورې ځانګړتیاوې وښيي. د مصنوعي ځیرکتیا الګوریټمونه کولای شي دا ټولي لاري فلټر کړي ترڅو د ځانګړي غږ نمونې وپیژني چې د ځانګړو نښو سره سمون لري.

د پام وړ دقت

مصنوعي ځیرکتیا په ورستیو کې پراختیا موندلې ثبت شوې غږونه د ۶ تر ۱۰ ثانیو پوري ټستوي د کښته او لوړو غږونو توپیرونه ګوري. د نورو روغتیايي معلوماتو سره لکه عمر، جندر، قد او وزن دا سافټویر کولای شي معلومه کړي چې آیا ویونکی دویم ډول شکره لري کنه.

د دې تشخیص پایلې خورا دقیقې دي، مګر جنسیت پورې اړه لري د نارینه او ښځي تر منځ په غږ کې د توپیر له امله، ازموینې د ښځو له پاره ۸۹ سلنه او د نارینه وو له پاره ۸۶ سلنه  کره وې.

غږیزي ځانګړتیاوې

د مصنوعي ځیرکتیا د آزمویني له پاره، د کاناډا د ټکنالوژۍ د انتاریو په پوهنتون کې جیسی کافمن و تیمش او د هغه ټیم د ۲۶۷ خلکو غږونه ثبت کړل چې یا یې د شکر ناروغي نه درلوده یا ېې وار له مخې دویم ډول شکره تشخیص شوې وه.

د دوو اونیو په جریان کې، ګډونوالو په خپل سمارټ ټلفونونو کې په ورځ کې شپږ ځله یوه لنډ جمله ثبت کړه. په دې پروسه کې ۱۸ زره غږیږي نمومني تولید شوي چې له دې جملې څخه ۱۴ صوتي ځانګړتیاوې و پیژندل شوي.

څیړنه: د نوموفوبیا اختلال د تلیفون له کارولو سره څه تړاو لري؟

په کلیک څیړنیز مرکز کې کار پوه کافمن وویل: «د کشف اوسنۍ میتودونه د وخت، سفر او مصرف په لرلو سره خورا ګران دي او ګران کیدی شي. خو صوتي ټکنالوژي دا وړتیا لري چې په بشپړ ډول دا موانع لري او له مینځه یوسي.»

په راتلونکي کې، د کلیک لابراتوار هیله لري چې څیړنه وکړي آیا د غږ تحلیل کولای شي د نورو روغتیايي شرایطو لکه د شکر ناروغۍ یا د وینی لوړ فشار په تشخیص کې هم مرسته وکړي.

د غږیږ تحلیل خطرونه

د تشخیصي وسیلې په توګه د غږ تحلیل ملاتړ کوونکي د ناروغ غږ په کارولو سره د ناروغیو تشخیص پر سرعت او موثریت باندې ټینګار کوي.

مګر حتی که مصنوعي ځیرکتیا دا وسیلې د دې وړتیا ولري چې خورا مشخص معلومات چمتو کړي، یو څو غږیږي نمونې د ښه ټیست شوي تشخیص له پاره کافي نه دي. د دې خطر هم شته چې خلګ به د شکر ناروغۍ پر وړاندي غلط تشخیص شي. په پاى کې ارزونه بايد تل د انسان د تخصص پر بنسټ وي.

نښې، نه طبي تشخیص

دا په ځانګړې توګه د رواني ناروغۍ په برخه کې رښتیا ده. د مثال په توګه، یو ځانګړی ډول غږ کیدای شي د خپګان نښه وي، مګر یواځې د بشري متخصص له خوا بشپړ معاینه کولای شي دا ثابته کړي.

څېړنه: د پارکینسون د ناروغۍ د نښې کمولو بله لاره

مصنوعي ځیرکتیا کیدای شي د یو شخص غږ تحلیل کړي ترڅو معلومه کړي چې آیا یو سړی د معمول په پرتله نا مرتبه خبرې کوي، مګر یواځې یو مسلکي روغتیاپال کولای شي ووایي چې آیا دا غږ د پام وړ اختلال د کمښت په څیر توجه لري او کنه.

ناوړه ګټه اخیستنه نشي ردیدلاې

منتقدین او د معلوماتو د ساتني مدافعین د غږ تحلیل سافټویر د ناوړه کارونې لوی خطر څخه خبرداری ورکوي، د مثال په توګه د ګمارونکو یا د بیمي د ټليفونونو د بیمي د مرکزونو په برخه کې ېې خبرتیا ورکړي.

د غږ تحلیلي سافټویرونو یو خطر دا دی چې ممکن د رضایت پرته وکارول شي پیرودونکي یا کارمندان د دوی د روغتیايي معلوماتو پربنسټ د خطر سره مخ شي.

دا ټیکنالوژي د حساس طبي معلوماتو هیک کول، پلورل یا ناوړه ګټه اخیستنه نسبتا آسانه کوي. په هرصورت، د تشخیصي وسیلې په توګه د غږ تحلیل په اړه روښانه مقررات او محدودیتونه د ساینس پوهانو له خوا نشي رامینځته کیدی. دا په بشپړه توګه د سیاست په سکتور پورې اړه لري.