Forskare presenterade på EASD-mötet i Milano ett AI-baserat verktyg som kan identifiera risk för typ-2-diabetes från en 20-sekunders talinspelning. Studien, den största hittills, tränades på 63 283 röstprover från 21 129 personer i Storbritannien och USA och testades på 7 319 vuxna i Storbritannien, varav 217 hade diagnostiserad diabetes.

Modellen gav en högre riskpoäng till personer med diabetes i 80 % av fallen och presterade lika bra över kön och ålder, men var mindre exakt för svarta deltagare och för personer med hjärt- eller blodtrycksproblem. I en andra utvärdering av 801 deltagare med HbA1c-test inom tre månader nådde verktyget 75 % korrekt klassificering, 82 % sensitivitet och 47 % falsk-positiv-frekvens.

Forskarna föreslår att korta talinspelningar kan användas som ett första triageringssteg i primärvården, med blodprov för bekräftelse. Verktyget kan nå personer som annars missar rutin-hälsokontroller, men kräver ytterligare klinisk validering innan bred implementering.