La detección temprana de enfermedades crónicas es esencial para mejorar la salud de la población, y la diabetes tipo 2 no es una excepción. Un estudio innovador llevado a cabo por Klick Labs ha demostrado que la inteligencia artificial (IA) puede identificar si una persona padece esta enfermedad con una precisión asombrosa, simplemente escuchando su voz durante 10 segundos.
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Esta investigación, publicada en Mayo Clinic Proceedings: Digital Health, abre nuevas posibilidades en la detección y diagnóstico de enfermedades, eliminando barreras de tiempo y costo en el proceso, de acuerdo con el reporte de La Tercera.
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Los científicos de Klick Labs reclutaron a 267 participantes, algunos diagnosticados con diabetes tipo 2 y otros no, y les pidieron que grabaran una frase en sus teléfonos inteligentes seis veces al día durante dos semanas. Estas grabaciones se combinaron con datos básicos de salud, como edad, sexo, altura y peso. A partir de más de 18.000 grabaciones, los investigadores analizaron 14 características acústicas en busca de diferencias entre los dos grupos.
Resultados sorprendentes
Los resultados del estudio fueron sorprendentes. La IA pudo identificar si una persona tenía diabetes tipo 2 con una precisión del 89% en el caso de las mujeres y del 86% en el caso de los hombres. Lo más destacado es que esta determinación se basó únicamente en las características vocales, lo que sugiere que la diabetes tipo 2 afecta la voz de una manera única.
El equipo de Klick Labs identificó una serie de características vocales, como cambios de tono e intensidad que son imperceptibles para el oído humano común. Estos cambios en la voz resultaron ser distintos en hombres y mujeres, lo que agrega otra dimensión interesante a esta tecnología de detección.
Casi la mitad de los adultos con diabetes en todo el mundo no saben que tienen la enfermedad, y la diabetes tipo 2 representa el 90% de los casos. Las pruebas de diagnóstico convencionales pueden requerir visitas médicas costosas y tiempo. La tecnología de voz presenta una solución accesible y no intrusiva que podría revolucionar la detección de esta enfermedad y mejorar la atención médica.