Los diagnósticos realizados por la inteligencia artificial siguen abriéndose paso en el mundo de la medicina. Un reciente estudio encontró la manera de que un mecanismo de aprendizaje automático detecte la diabetes tipo 2, con un simple mensaje de voz de un paciente, que dure unos 10 segundos, según reseña una nota de DW.
PUBLICIDAD
El mundo de la ciencia está sorprendido, ya que la IA puede detectar la diabetes tipo 2 con una precisión del 89% en mujeres y del 86% en hombres, a partir del mensaje de voz. La investigación fue realizada por un equipo de científicos de la Universidad de Stanford y publicada en la revista Mayo Clinic Proceedings: Digital Health.
Recomendado
¡Un clásico! Inesperada caída de WhatsApp, Instagram y Facebook desata oleada de memes en redes sociales
Feria de videojuegos celebrará sus 10 años con participación estelar de actor de The Last of Us
Interfaces de usuario mejoradas: los avances innovadores de los casinos en línea
La investigación utilizó un modelo de aprendizaje automático para analizar los patrones de voz de los participantes. Los investigadores encontraron que los pacientes con diabetes tipo 2 tenían diferencias significativas en el tono, la intensidad y la duración de su voz.
Los científicos a cargo de la investigación dicen que para el análisis de los pacientes solo basta con escuchar grabaciones telefónicas.
Se enfocan en cuestiones como: la melodía del habla, los tonos y las pausas que hacen mientras sostienen una conversación.
La inteligencia artificial fue entrenada para que sus algoritmos puedan detectar hasta 200.000 características diferentes en la voz de los humanos. De acuerdo con sus patrones, podrían encontrar diferentes cuadros clínicos diferentes. Están trabajando para optimizar la detección de otras enfermedades.
Este descubrimiento tiene el potencial de revolucionar el diagnóstico de la diabetes tipo 2. La diabetes es una enfermedad crónica que afecta a millones de personas en todo el mundo. El diagnóstico temprano y el tratamiento son esenciales para controlar la enfermedad y prevenir complicaciones graves.