Un reciente estudio publicado en la revista Mayo Clinic Proceedings: Digital Health revela que la inteligencia artificial (IA) puede desempeñar un papel crucial en la detección de la diabetes tipo 2 mediante el análisis de la voz. Según la investigación, este método tiene una precisión del 89% en mujeres y del 86% en hombres.
La clave radica en la diferencia en las características vocales entre personas con diabetes tipo 2 y aquellas sin la enfermedad. Las concentraciones elevadas de glucosa afectan las propiedades elásticas de las cuerdas vocales, y los efectos a largo plazo de la glucosa elevada pueden contribuir a condiciones perjudiciales como neuropatía periférica y miopatía.
La miopatía, junto con la presencia de trastornos psicológicos como depresión, ansiedad, trastornos alimentarios y disminución de la función cognitiva en pacientes con diabetes tipo 2, se vinculan a cambios en la voz. Esto proporciona una base sólida para la aplicación de la inteligencia artificial en la detección temprana de la enfermedad.
«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», destaca el estudio.
El análisis de la voz reveló que las mujeres con diabetes tipo 2 presentaban un tono ligeramente más bajo con menos variación, mientras que los hombres afectados por la misma enfermedad mostraban voces ligeramente más débiles con más variación.
La investigación se llevó a cabo con 267 participantes en la India, de los cuales 192 no tenían diabetes y 75 habían sido diagnosticados con diabetes tipo 2. Utilizando una aplicación para teléfonos inteligentes, los participantes grabaron una frase fija hasta seis veces al día durante dos semanas, generando un total de 18,465 grabaciones.
Se extrajeron 14 características acústicas de cada grabación para analizar las diferencias entre personas no diabéticas y aquellas con diabetes tipo 2. Aunque los resultados son prometedores, los expertos subrayan la necesidad de investigaciones adicionales con cohortes más grandes y diversas para validar la efectividad y generalización de este enfoque.
