Un nuevo estudio muestra que el uso de inteligencia artificial para analizar unos segundos de la voz de una persona puede determinar si tiene diabetes tipo 2 con una precisión del 89%. Este método no invasivo promete revolucionar la detección de diabetes al eliminar las barreras actuales para las pruebas, como el tiempo, el costo y los viajes.

Los científicos de KlickLabs ven la tecnología de voz como un avance potencial en la detección de la diabetes tipo 2. Identificar si una persona tiene diabetes pronto será tan sencillo como pronunciar algunas frases en un teléfono inteligente, sugiere un estudio innovador de un laboratorio. La investigación, que combina tecnología de reconocimiento de voz e inteligencia artificial, marca un avance importante en la identificación de la diabetes.

El nuevo estudio, publicado en la revista Mayo Clinic Proceedings: Digital Health, describe cómo los científicos utilizaron de seis a 10 segundos de la voz de una persona y datos básicos de salud, incluyendo edad, sexo, altura y peso, para crear un modelo de inteligencia artificial que podría determinar si la persona tenía diabetes tipo 2. El modelo tuvo una precisión del 89% para las mujeres y del 86% para los hombres.

Para el estudio, los investigadores del laboratorio Klick pidieron a 267 personas (diagnosticadas como no diabéticas o con diabetes tipo 2) que grabaran una frase en sus teléfonos inteligentes seis veces al día durante dos semanas. A partir de más de 18.000 grabaciones, los científicos analizaron 14 diferencias en las firmas vocales entre personas no diabéticas y personas con diabetes tipo 2.

"Nuestro estudio destaca diferencias vocales significativas entre las personas con diabetes tipo 2 y aquellas sin diabetes tipo 2, lo que podría cambiar la forma en que la comunidad médica detecta la diabetes", dijo la primera autora Jaycee Kaufman, científica investigadora del Laboratorio Klick. "Los métodos de detección actuales requieren mucho tiempo, viajes y costos. La tecnología de voz tiene el potencial de eliminar estas barreras por completo".

Un nuevo estudio clínico de Klick Labs encuentra que la inteligencia artificial y 10 segundos de conversación pueden cambiar la forma en que se realizan las pruebas de detección de diabetes a las personas, brindando un mejor servicio y un costo menor que los métodos de detección actuales. Los hallazgos, publicados en Mayo Clinic Proceedings: Digital Health, mostraron que las firmas de voz tenían una precisión del 89 por ciento en la predicción de la diabetes tipo 2 en las mujeres y del 86 por ciento en los hombres. Fuente: Laboratorios Klick

El equipo de Klick Lab estudió algunas características del sonido que son imperceptibles para el oído humano, como los cambios de tono y de intensidad. Utilizando técnicas de procesamiento de señales, los científicos pudieron detectar cambios en el sonido causados ​​por la diabetes tipo 2. Lo sorprendente, dice Kaufman, es que estos cambios vocales se manifiestan de manera diferente en hombres y mujeres.

Según la Federación Internacional de Diabetes, casi uno de cada dos diabéticos en todo el mundo, o 240 millones de adultos, no saben que tienen diabetes, y casi el 90% de los casos de diabetes son diabetes tipo 2. Las pruebas de diagnóstico más utilizadas para la prediabetes y la diabetes tipo 2 incluyen la hemoglobina glicosilada (A1C), la prueba de glucosa en sangre en ayunas (FBG) y la OGTT, todas las cuales requieren que los pacientes visiten un centro médico.

Yan Fossat, vicepresidente de KlickLabs e investigador principal de este estudio, afirmó que el método no invasivo y sin barreras de Klick ofrece la posibilidad de examinar a un gran número de personas y ayudar a descubrir un gran número de pacientes con diabetes tipo 2 no diagnosticados.

"Nuestro estudio destaca el enorme potencial de la tecnología de voz para identificar la diabetes tipo 2 y otras afecciones de salud", afirmó Fossat. "La tecnología de voz tiene el potencial de revolucionar la práctica de la atención médica como una herramienta de detección digital asequible y fácil de usar".

Fossatt dijo que los próximos pasos serán replicar el estudio y ampliar su investigación para utilizar el habla como herramienta de diagnóstico en otras áreas como la prediabetes, la salud de la mujer y la hipertensión.