Ahora es posible detectar la diabetes tipo 2 mediante la voz y con ayuda de la Inteligencia Artificial, así lo reveló un artículo publicado en la revista especializada Mayo Clinic Proceedings: Digital Health.
Según el estudio, el análisis y procesamiento de datos de grabaciones de voz realizado por la Inteligencia Artificial Python, permite diagnosticar con una precisión de 89% para mujeres y 86% para hombres la diabetes mellitus tipo 2.
Esto se debe a que la voz de las personas con diabetes tipo 2 presenta características diferentes a la voz de una persona sin la enfermedad, ya que, las concentraciones de glucosa afectan las propiedades elásticas de las cuerdas vocales, y la glucosa elevada a largo plazo puede tener efectos perjudiciales como neuropatía periférica y miopatía.
Y es que, tanto la miopatía como la prevalencia de trastornos psicológicos como depresión, ansiedad, trastornos alimentarios y disminución de la función cognitiva en pacientes con diabetes tipo 2, están relacionados con cambios vocales, lo que explica las características específicas de la voz de personas con esta enfermedad del páncreas.
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“Cualquier cosa que afecte a estos sistemas puede influir en la voz, ya sea perceptible de forma audible o detectable mediante análisis informático, de ahí que sea posible que la Inteligencia Artificial pueda diagnosticar diabetes tipo 2”, indica el estudio.
La investigación encontró que las mujeres con diabetes tipo 2 reportaron un tono ligeramente más bajo con menos variación, y los hombres afectados por la misma enfermedad voces ligeramente más débiles con más variación.
¿Cómo fue posible saber esto?
Los investigadores analizaron la voz de 267 participantes en la India, de los cuales 192 eran no diabéticos y 75 diagnosticados con diabetes mellitus 2. Según los expertos, los pacientes utilizaron una aplicación para teléfonos inteligentes en la que grabaron una frase fija hasta seis veces al día durante 2 semanas, lo que resultó en 18 mil 465 grabaciones.
De estos clips de audio, se extrajeron 14 características acústicas de cada grabación para analizar las diferencias entre personas no diabéticas y con diabetes tipo 2 y crear una metodología de predicción para el estado de esta enfermedad endócrina.
Aunque los resultados son alentadores, ya que resaltan el potencial del análisis de la voz como herramienta de detección accesible y rentable, los expertos señalan que se requieren más investigaciones con cohortes más grandes y diversas para validar su efectividad y generalización.
