ترجمه فارسی مقاله شنیدن قند خون: اندازه‌گیری غیرتهاجمی گلوکز از طریق سیگنال‌های صوتی ساده، تبدیل هر گفتاری به حسگر با یادگیری ماشینی

چکیده

Effective diabetes management relies heavily on the continuous monitoring of blood glucose levels, traditionally achieved through invasive and uncomfortable methods. While various non-invasive techniques have been explored, such as optical, microwave, and electrochemical approaches, none have effectively supplanted these invasive technologies due to issues related to complexity, accuracy, and cost. In this study, we present a transformative and straightforward method that utilizes voice analysis to predict blood glucose levels. Our research investigates the relationship between fluctuations in blood glucose and vocal characteristics, highlighting the influence of blood vessel dynamics during voice production. By applying advanced machine learning algorithms, we analyzed vocal signal variations and established a significant correlation with blood glucose levels. We developed a predictive model using artificial intelligence, based on voice recordings and corresponding glucose measurements from participants, utilizing logistic regression and Ridge regularization. Our findings indicate that voice analysis may serve as a viable non-invasive alternative for glucose monitoring. This innovative approach not only has the potential to streamline and reduce the costs associated with diabetes management but also aims to enhance the quality of life for individuals living with diabetes by providing a painless and user-friendly method for monitoring blood sugar levels.

چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)

مدیریت مؤثر دیابت به شدت به نظارت مستمر سطح قند خون متکی است ، که به طور سنتی از طریق روشهای تهاجمی و ناراحت کننده حاصل می شود.در حالی که تکنیک های مختلف غیر تهاجمی مورد بررسی قرار گرفته است ، مانند رویکردهای نوری ، مایکروویو و الکتروشیمیایی ، هیچکدام به دلیل مسائل مربوط به پیچیدگی ، دقت و هزینه ، این فناوری های تهاجمی را به طور مؤثر جلب نکرده اند.در این مطالعه ، ما یک روش تحول آمیز و ساده را ارائه می دهیم که از تجزیه و تحلیل صدا برای پیش بینی سطح قند خون استفاده می کند.تحقیقات ما رابطه بین نوسانات قند خون و خصوصیات صوتی را بررسی می کند و تأثیر پویایی رگ های خونی را در هنگام تولید صدا برجسته می کند.با استفاده از الگوریتم های یادگیری ماشین پیشرفته ، ما تغییرات سیگنال صوتی را مورد تجزیه و تحلیل قرار دادیم و با سطح قند خون ارتباط معنی داری برقرار کردیم.ما یک مدل پیش بینی کننده با استفاده از هوش مصنوعی ، بر اساس ضبط صوتی و اندازه گیری گلوکز مربوطه از شرکت کنندگان ، با استفاده از رگرسیون لجستیک و منظم سازی خط الراس تهیه کردیم.یافته های ما نشان می دهد که تجزیه و تحلیل صدا ممکن است به عنوان یک جایگزین غیر تهاجمی مناسب برای نظارت گلوکز باشد.این رویکرد نوآورانه نه تنها پتانسیل ساده سازی و کاهش هزینه های مرتبط با مدیریت دیابت را دارد بلکه با هدف افزایش کیفیت زندگی برای افراد مبتلا به دیابت با ارائه یک روش بدون درد و کاربر پسند برای نظارت بر سطح قند خون است.