Una investigación demuestra que la IA puede detectar si tenés diabetes con solo escuchar tu voz por diez segundos
Klick Labs llevó adelante un estudio con 267 participantes diabéticos y no diabéticos y elaboró un modelo de inteligencia artificial que analiza las diferencias acústicas entre cada persona para detectar si tiene diabetes de tipo 2. Datos de salud básica como el peso, edad, sexo y altura fueron también tenidos en cuenta.
Avance con IA en la detección de la diabetes tipo 2. Imagen de Freepik.
En el mundo hay 537 millones de personas diabéticas, según reporta un informe de la Federación Internacional de Diabetes. La enfermedad se puede diagnosticar con análisis de sangre. Sin embargo, hoy la inteligencia artificial trae una nueva alternativa.
De acuerdo con una investigación publicada en Mayo Clinic Proceedings: Digital Health, la IA puede detectar si una persona tiene diabetes tipo 2 con tan solo escucharlo hablar entre seis y diez segundos. Los resultados muestran una precisión del 89 % en los diagnósticos para mujeres y un 86 % en los de los hombres.
Elaborado por Klicks Labs, el estudio tiene como objetivo investigar el potencial del análisis de voz como herramienta de preselección o seguimiento de la diabetes tipo 2 (DMT2) examinando las diferencias en las grabaciones de voz entre individuos no diabéticos y con DMT2.
«Nuestra investigación demuestra variaciones vocales significativas entre las personas con y sin diabetes tipo 2 y podría transformar la forma en que la comunidad médica realiza las pruebas de detección de la diabetes», afirma Jaycee Kaufman, científica y autora del estudio de Klicks Labs de acuerdo con The New York Post.
Pero ¿cómo se diagnostica la diabetes según la voz? Según explican los investigadores en el informe, la composición de la voz es un proceso complejo que depende de los efectos combinados del sistema respiratorio, el sistema nervioso y la laringe. Cualquier cosa que afecte a estos sistemas puede influir en la voz, ya sea de forma perceptible auditivamente o detectable mediante análisis informático.
Las personas que padecen DMT2 experimentan períodos sostenidos de glucosa elevada en sangre. La hipótesis de la investigación plantea que las concentraciones puntuales de glucosa afectan a las propiedades elásticas de las cuerdas vocales y la glucosa elevada a largo plazo puede tener efectos perjudiciales como neuropatía periférica y miopatía (es decir, el daño de las fibras nerviosas y musculares, respectivamente).
Además, la DMT2 se ha relacionado con una mayor prevalencia de condiciones psicológicas como la depresión, la ansiedad, los trastornos alimentarios y la disminución de la función cognitiva. Todas estos trastornos han demostrado una directa relación con los cambios en las cuerdas vocales.
Para realizar la investigación, se logró que 267 personas diabéticas o no (170 hombres y 97 mujeres) grabaran frases establecidas como “¡Hola! ¿Cómo estás?” o “¿Cuál es mi nivel de glucosa ahora?” en sus teléfonos inteligentes seis veces al día durante dos semanas. A partir de 18.000 grabaciones, junto con los datos básicos de salud (edad, sexo, altura y peso), crearon un modelo de inteligencia que analiza y distingue si el individuo tiene o no diabetes tipo 2.
Si bien los diagnósticos tanto para hombre como mujer presentan una eficacia y precisión arriba del 80 % y demuestran un gran potencial del análisis de voz como herramienta de detección accesible, los mismos científicos aseguraron que es necesario seguir investigando con muestras más amplias y diversas para validar su eficacia y la posibilidad de generalizar este método.
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