Gesundheit heute
Multiple endokrine Neoplasie (MEN)
Multiple endokrine Neoplasie (MEN): Oberbegriff für seltene erbliche Erkrankungen (MEN I und MEN II) mit mehreren gleichzeitig existierenden Tumoren in verschiedenen hormonbildenden Organen. MEN können sowohl gut- als auch bösartig sein. MEN sind selten, treten aber familiär gehäuft im Erwachsenenalter zwischen 20 und 60 Jahren auf.
MEN I (Wermer-Syndrom): Tumoren in Nebenschilddrüse, Bauchspeicheldrüse und/oder Hypophyse.
MEN IIa (Sipple-Syndrom): Beim MEN IIa besteht neben Tumoren des Nebennierenmarks (Phäochromozytome) und Tumoren der Nebenschilddrüse fast immer ein medulläres Schilddrüsenkarzinom.
MEN IIb (Gorlin-Syndrom): Neben den beschriebenen Tumoren des MEN IIa kommen zusätzlich Veränderungen von Nervenzellanhäufungen und des Körperbaus (schlank, lange Extremitäten, überstreckbare Gelenke) hinzu.
Die Prognose richtet sich nach der Ausdehnung der Erkrankung zum Zeitpunkt der Diagnose. Tendenziell ist die Prognose für die MEN I besser als die für MEN II.
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.