Solo escuchando tu voz por 10 segundos, Inteligencia Artificial puede detectar si tienes diabetes

Determinar si una persona es diabética podría ser tan fácil como pedirle que pronuncie algunas frases en su teléfono inteligente, según un estudio innovador de Klick Labs que combina la tecnología de voz con la inteligencia artificial en un importante paso adelante en la detección de la diabetes.

El nuevo estudio, publicado en Mayo Clinic Proceedings: Digital Health, describe cómo los científicos utilizaron de seis a 10 segundos de la voz de las personas, junto con datos básicos de salud, incluidos la edad, el sexo, la altura y el peso, para crear un modelo de inteligencia artificial que puede distinguir si ese individuo tiene diabetes tipo 2. El modelo tiene una precisión del 89 por ciento para las mujeres y del 86 por ciento para los hombres.

Para el estudio, los investigadores de Klick Labs pidieron a 267 personas (diagnosticadas como diabéticas no diabéticas o tipo 2) que grabaran una frase en su teléfono inteligente seis veces al día durante dos semanas. A partir de más de 18.000 grabaciones, los científicos analizaron 14 características acústicas en busca de diferencias entre personas no diabéticas y diabéticas tipo 2.

“Nuestra investigación destaca variaciones vocales significativas entre personas con y sin diabetes tipo 2 y podría transformar la forma en que la comunidad médica detecta la diabetes”, dijo en un comunicado Jaycee Kaufman, primera autora del artículo y científica investigadora de Klick Labs. “Los métodos de detección actuales pueden requerir mucho tiempo, viajes y costos. La tecnología de voz tiene el potencial de eliminar estas barreras por completo”.

El equipo de Klick Labs analizó una serie de características vocales, como cambios de tono e intensidad que el oído humano no puede percibir. Mediante el procesamiento de señales, los científicos pudieron detectar cambios en la voz causados por la diabetes tipo 2. Sorprendentemente, esos cambios vocales se manifestaron de diferentes maneras en hombres y mujeres, dijo Kaufman.

Casi uno de cada dos, o 240 millones de adultos que viven con diabetes en todo el mundo, no saben que padecen la afección y casi el 90 por ciento de los casos de diabetes son diabetes tipo 2, según la Federación Internacional de Diabetes. Las pruebas de diagnóstico más utilizadas para la prediabetes y la diabetes tipo 2 incluyen la hemoglobina glucosilada (A1C), junto con la prueba de glucosa en sangre en ayunas (FBG) y la OGTT, todas las cuales incluyen una visita a un proveedor de atención médica para los pacientes.

Yan Fossat, vicepresidente de Klick Labs e investigador principal de este estudio, dijo que el enfoque accesible y no intrusivo de Klick ofrece el potencial de examinar a un gran número de personas y ayudar a identificar el gran porcentaje de personas con diabetes tipo 2 no diagnosticadas.

“Nuestra investigación subraya el tremendo potencial de la tecnología de voz para identificar la diabetes tipo 2 y otras afecciones de salud”, afirmó Fossat. “La tecnología de voz podría revolucionar las prácticas sanitarias como una herramienta de detección digital accesible y asequible”.

Fossat dijo que los próximos pasos serán replicar el estudio y ampliar su investigación utilizando la voz como diagnóstico en otras áreas como la prediabetes, la salud de la mujer y la hipertensión.

Este último descubrimiento es posible gracias a más de una década de experiencia e inversión de Klick Labs en aprendizaje automático, ciencia de datos e inteligencia artificial en varias áreas terapéuticas, incluido el espacio de la diabetes. Su estudio " La homeostasis como sistema de control proporcional-integral” , publicado en Nature Digital Medicine en 2020, también se basó en modelos matemáticos para determinar algunos de los cambios subyacentes en la forma en que se regula la glucosa. Más recientemente, su estudio " Detección de alteraciones de la homeostasis de la glucosa: una nueva métrica de control glucémico " apareció en Mayo Clinic Proceedings: Digital Health.