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Voz generada con inteligencia artificial por ElevenLabs. El texto es de la redacción de Finanzas y Negocios.
Investigación sobre diabetes tipo 2 y voz
Investigadores entrenaron un modelo de inteligencia artificial para el análisis del habla utilizando 63,283 muestras de voz; posteriormente, evaluaron el modelo con grabaciones remotas de 20 segundos en las que los participantes leían fábulas de Esopo.
Claves de la nota
- Los investigadores entrenaron un modelo de inteligencia artificial utilizando 63,283 muestras de voz de 21,129 personas del Reino Unido y Estados Unidos.
- La Asociación Europea para el Estudio de la Diabetes en Milán conoció los resultados que mostraron que la IA asignaba una puntuación de riesgo más alta
- Un estudio previo de 2023 de Klick Labs analizó más de 18,000 grabaciones de 267 personas e identificó 14 características acústicas.
Una nueva investigación sugiere que el análisis de voz basado en inteligencia artificial podría utilizar una muestra de voz de 20 segundos para identificar a personas que deberían someterse a un análisis de sangre convencional para detectar diabetes tipo 2; un hallazgo que podría llevar la detección de la diabetes a los teléfonos móviles y a las llamadas telefónicas.
Datos clave del estudio
Investigadores entrenaron un modelo de inteligencia artificial para el análisis del habla utilizando 63,283 muestras de voz de 21,129 personas del Reino Unido y Estados Unidos; posteriormente, evaluaron el modelo con grabaciones remotas de 20 segundos en las que los participantes leían fábulas de Esopo.
Los resultados, presentados el lunes en la reunión anual de la Asociación Europea para el Estudio de la Diabetes en Milán, mostraron que la inteligencia artificial asignaba una puntuación de riesgo más alta a las personas con diabetes tipo 2 en el 80% de los casos.
El estudio reveló un rendimiento inferior en las grabaciones de participantes negros; los investigadores atribuyen esto a la menor cantidad de participantes negros que declararon padecer diabetes tipo 2, así como a la presencia de otras afecciones —como enfermedades cardíacas, hipertensión u obesidad— que, señalan los autores, pueden provocar alteraciones vocales similares.
Una segunda evaluación se realizó con un subgrupo de 801 participantes que se sometieron a pruebas de sangre de HbA1c en sus domicilios.
Se observó que el modelo de voz asignaba una puntuación de riesgo más elevada a las personas identificadas con diabetes tipo 2 mediante dichas pruebas en el 75% de los casos, logrando detectar al 82% de los individuos con esta enfermedad, aunque la tasa de falsos positivos fue del 47%.
Asimismo, el estudio determinó que el modelo era capaz de clasificar a las personas en niveles de riesgo bajo, medio o alto de padecer diabetes tipo 2, basándose en sus resultados de HbA1c.
Esta tecnología está diseñada como una herramienta de cribado para realizar una selección inicial de pacientes; aquellos con un riesgo elevado detectado por el sistema serían posteriormente sometidos a análisis de sangre para confirmar el diagnóstico, si bien el estudio advierte que aún se requiere una evaluación clínica más exhaustiva.
Contexto y antecedentes
El concepto de poder utilizar la voz de alguien para detectar diabetes no es nuevo.
Un estudio de 2023 realizado por investigadores de Klick Labs analizó más de 18,000 grabaciones de 267 personas e identificó 14 características acústicas que diferían entre personas con y sin diabetes tipo 2.
Estos nuevos hallazgos son cruciales porque lo probaron en muchas más personas y lo compararon con los resultados de HbA1c en lugar de confiar en que los participantes dijeran que la tenían.
En el Reino Unido, alrededor del 30% de los casos de diabetes tipo 2 no se diagnostican, y solo cerca del 40% de los adultos elegibles acuden a los controles de salud del Servicio Nacional de Salud —que incluyen pruebas de detección de diabetes cada cinco años para personas de 40 años o más—, señalan los investigadores.
Otros datos publicados en 2024 revelaron que la prevalencia mundial de diabetes en adultos aumentó del 7% al 14% entre 1990 y 2022.
“Esto tiene el potencial de transformar el proceso de cribado. Se puede obtener una muestra de voz por teléfono o a través de una aplicación, lo que nos permite llegar a muchas más personas que requieren un análisis de sangre en comparación con las vías actuales, especialmente a aquellas que nunca llegan a someterse a un chequeo médico”, afirmó Giedrė Čepukaitytė, investigadora de Thymia, quien presentará los hallazgos en la reunión anual.
