El análisis de voz basado en IA como nueva herramienta para la detección de la diabetes
Artículo Original: https://www.medscape.com/viewarticle/ai-voice-analysis-diabetes-screening-shows-promise-2024a1000ggw
Resultados prometedores de un algoritmo de voz basado en IA
En una reciente reunión de investigación celebrada en Europa, los investigadores presentaron un modelo de IA de análisis de voz que se ajusta estrechamente a la prueba de riesgo de la Asociación Americana de Diabetes (ADA) para detectar la diabetes de tipo 2 (T2D). Este algoritmo de IA mostró una «excelente concordancia» con la prueba de riesgo de la ADA, alcanzando una tasa de precisión del 66% en mujeres y del 71% en hombres. Además, mostró una correlación del 93% con el método de detección basado en cuestionarios de la ADA, lo que supone una alternativa potencial a los métodos tradicionales.
Resumen y resultados del estudio
En el presente estudio (proyecto Colive Voice), la muestra se limitó a adultos de habla inglesa de EE.UU., tanto con diabetes como sin ella. El equipo desarrolló y validó algoritmos para analizar grabaciones de voz de unos 25 segundos, teniendo en cuenta datos de salud como la edad, el sexo, el IMC y la tensión arterial. Las muestras de voz -323 de mujeres (162 con T2D y 161 sin ella) y 284 de hombres (142 con T2D y 142 sin ella)- se sometieron a un análisis de IA para determinar su capacidad predictiva. El modelo analizó características vocales como el tono y la intensidad, capturando hasta 6000 características vocales, con un enfoque de aprendizaje profundo centrado en un subconjunto de 1024 características clave. El algoritmo parece ser un primer paso prometedor en la detección no invasiva de la diabetes.
Retos y perspectivas de futuro
Los investigadores del estudio subrayan la necesidad de realizar más pruebas en poblaciones más diversas. También señalan la importancia de ampliar el algoritmo para detectar la prediabetes, lo que podría ofrecer oportunidades de intervención más tempranas. Otra vía de investigación consiste en explorar la relación entre los niveles de glucosa y las características de la voz, ya que otros estudios han insinuado que los cambios en la tensión de las cuerdas vocales, posiblemente influidos por la glucosa, podrían ser significativos.
En conclusión, aunque la herramienta de análisis de voz por IA ha demostrado ser muy prometedora, es necesario seguir investigando para evaluar su fiabilidad en distintas poblaciones y su potencial para predecir los niveles de glucosa y detectar la prediabetes.
