Una Inteligencia Artificial detecta la diabetes no diagnosticada a partir del sonido de la voz

Hasta el momento, la voz humana no había sido un objeto de especial interés para la ciencia en cuanto al estudio de las enfermedades y sus tratamientos, pero la Inteligencia Artificial (IA) ha decidido cambiar esto. Un equipo de científicos del Instituto de Salud de Luxemburgo ha desarrollado una IA capaz de analizar la voz para detectar casos de diabetes tipo 2 no diagnosticados.

El descubrimiento ya se ha publicado en la revista Diabetología y abre la puerta a una nueva forma de diagnosticar la diabetes, más rápida, menos invasiva y costosa, según explica el autor principal del estudio Abir Elbeji, del Instituto de Salud de Luxemburgo. “La combinación de la IA con la tecnología de voz tiene el potencial de hacer que las pruebas sean más accesibles al eliminar estos obstáculos. Este estudio es el primer paso hacia el uso del análisis de voz como una estrategia de detección de la diabetes tipo 2 de primera línea y altamente escalable”.

Los científicos se sirvieron de un promedio de 25 segundos de voces de personas junto con otros datos básicos de salud, incluyendo edad, sexo, índice de masa corporal (IMC) y estado de hipertensión. Con esta información, desarrollaron un modelo de IA que puede distinguir si un individuo tiene diabetes tipo 2 o no, con un 66% de precisión en mujeres y un 71% de precisión en hombres.

Los investigadores pidieron a 607 adultos del estudio Colive Voice (diagnosticados con y sin diabetes tipo 2) que proporcionaran una grabación de voz de ellos mismos leyendo algunas oraciones de un mensaje proporcionado, directamente desde su teléfono u ordenador. A partir de las grabaciones, el algoritmo analizó diversas características vocales, como cambios en los tonos, la intensidad y el timbre, para identificar diferencias entre personas sanas y enfermas.

Esto se hizo utilizando dos técnicas avanzadas: una que capturó hasta 6.000 características vocales detalladas y un enfoque de aprendizaje profundo más sofisticado que se centró en un conjunto refinado de 1.024 características clave. El rendimiento de los mejores modelos se agrupó según varios factores de riesgo de diabetes, incluidos la edad, el IMC y la hipertensión, y se comparó con la herramienta de la Asociación Estadounidense de Diabetes (ADA) para la evaluación del riesgo de diabetes tipo 2.

“Si bien nuestros hallazgos son prometedores, se necesitan más investigaciones y validaciones antes de que el enfoque tenga el potencial de convertirse en una estrategia de detección de diabetes de primera línea y ayudar a reducir el número de personas con diabetes tipo 2 no diagnosticada. Nuestros próximos pasos son dirigirnos específicamente a los casos de diabetes tipo 2 en etapa temprana y prediabetes”, concluye el coautor, el doctor Guy Fagherazzi del Instituto de Salud de Luxemburgo.

Según la Sociedad Española de Diabetes (SED), la diabetes tipo 2 afecta a más de 5,1 millones de personas en nuestro país, lo que representa casi el 15% de la población española.

La prevalencia de la diabetes mellitus en España es del 6,8%, siendo el 96,6% de los casos de diabetes tipo 2. La incidencia de diabetes tipo 2 se estima en 8 por cada 1.000 habitantes al año. Además, se destaca que un tercio (30,3%) de las personas con diabetes en España no están diagnosticadas, lo que puede llevar a complicaciones graves si no se identifica o trata adecuadamente.

* Con información de Europa Press