Gesundheit heute
Diabetes insipidus
Diabetes insipidus (wörtlich „geschmackloser Durchfluss“), was ihn abgrenzt vom „honigsüßen Durchfluss“ des Diabetes mellitus: Störung des Wasser-Elektrolyt-Haushalts durch übermäßige Urinausscheidung von bis zu 20 l Urin pro Tag bei Unfähigkeit der Nieren, den Urin zu konzentrieren und Wasser zurückzuhalten.
Folgen sind übermäßiger Harndrang, quälendes Durstgefühl und Trockenheit von Haut und Schleimhäuten.
Ursachen sind entweder ein Mangel des Hormons ADH (Antidiuretisches Hormon), das im Hypothalamus gebildet und über den Hypophysenhinterlappen ausgeschieden wird, oder eine fehlende Wirkung von ausreichend gebildetem ADH auf die Niere.
Zur Behandlung des Diabetes insipidus steht als Medikament das synthetische Hormon Desmopressin (Minirin®) zur Verfügung, das in Form von Tabletten oder als Nasenspray gegeben wird, um die Urinausscheidung zu normalisieren. Mit dieser Therapie ist es den Patienten in der Regel möglich, ein ganz normales Leben zu führen.
Desmopressin wird auch beim kindlichen Bettnässen zur Unterdrückung des nächtlichen Harndrangs eingesetzt.
Sagt uns bald unser Handy, ob wir an einem Typ-2-Diabetes leiden?
Diabetes an der Stimme erkennen
KI als Gesundheitswächter
Künstliche Intelligenz könnte dabei helfen, Menschen mit einem bisher nicht diagnostizierten Diabetes zu erkennen. Dabei werden keine Körperflüssigkeiten wie Blut oder Urin benötigt – die Stimme der Betroffenen reicht offenbar aus.
Über 18 000 Sprachaufnahmen analysiert
Menschen mit einem Diabetes sprechen offenbar anders als Menschen, die nicht an der Stoffwechselerkrankung leiden. Das ist das Ergebnis einer US-amerikanische Studie mit 267 Männern und Frauen, von denen 192 einen Diabetes mellitus Typ 2 aufwiesen.
Alle Teilnehmenden sprachen über zwei Wochen hinweg bis zu sechs Mal am Tag den gleichen Satz in ihr Smartphone („Hello, how are you? What is my glucose level right now?“). Eine App nahm die Sätze auf und speicherte sie. Schlussendlich konnte das Forscherteam über 18 000 Sprachaufnahmen auswerten.
KI erkannte neun von zehn Diabetiker*innen
Dabei offenbarten sich bemerkenswerte Unterschiede in den Stimm-Mustern von Menschen mit und ohne Typ-2-Diabetes, berichten die Forschenden. Anhand von 14 Stimmmerkmalen wie z.B. Zittern, Tonhöhe oder Flimmern entwickelten sie ein KI-Modell zur Vorhersage eines Typ-2-Diabetes. Einflüsse wie Alter und Gewicht schlossen sie dabei aus.
Dieses KI-Modell erwies sich als überaus treffsicher: Es war in der Lage, mit einer knapp 90-prozentigen Genauigkeit Typ-2-Diabetiker*innen anhand der Sprache zu erkennen, sowohl bei Frauen als auch bei Männern.
Unkomplizierte Früherkennung
Natürlich ist bei der Diagnose eines Typ-2-Diabetes die Ärzt*in nicht durch ein Smartphone ersetzbar, betont das Forscherteam. Allerdings gibt es weltweit schätzungsweise 175 Millionen unerkannte Diabetiker*innen. Würde das KI-Modell in ein Smartphone integriert, könnten Betroffene auf die Möglichkeit einer Erkrankung hingewiesen und der Besuch einer Arztpraxis zur Abklärung empfohlen werden.