Inspenet, 23 de diciembre 2023.
Un estudio reciente publicado en la revista especializada Mayo Clinic Proceedings: Digital Health revela que ahora es posible utilizar la Inteligencia Artificial para analizar una breve secuencia de habla e identificar con precisión la presencia de diabetes tipo 2 en una persona. Esta tecnología tiene como objetivo facilitar la identificación de individuos que aún no han sido diagnosticados con diabetes.
Aproximadamente 240 millones de adultos en todo el mundo viven con diabetes sin ser conscientes de ello y según la Asociación Internacional de Diabetes, cerca del 90% de los casos de diabetes corresponden al tipo 2. Las personas con este tipo de diabetes enfrentan un mayor riesgo de padecer enfermedades cardíacas y vasculares, como ataques cardíacos, accidentes cerebrovasculares y problemas circulatorios en piernas y pies.
¿Cómo funciona esta Inteligencia Artificial?
Durante el análisis de la frecuencia de voz, la Inteligencia Artificial examina cambios en la voz que son imperceptibles para el oído humano. Se utilizan grabaciones de conversaciones telefónicas para realizar este análisis, evaluando aspectos como la entonación, el ritmo, las pausas y los tonos.
Así mismo, la Inteligencia Artificial recientemente desarrollada tiene la capacidad de diagnosticar la diabetes tipo 2 a partir de una grabación de voz que dura entre seis y diez segundos. Al combinar estos datos de voz con información básica de salud, como edad, sexo, altura y peso, la IA puede identificar la presencia de la enfermedad. La precisión del diagnóstico es sorprendentemente alta, ya que los cambios en la voz varían entre hombres y mujeres. La tasa de exactitud del diagnóstico fue del 89% en mujeres y del 86% en hombres.
Para desarrollar esta Inteligencia Artificial, un equipo de investigadores liderado por Jaycee Kaufman de la Universidad Tecnológica de Ontario grabó las voces de 267 individuos, algunos sin diabetes y otros con diagnóstico previo de diabetes tipo 2. Durante un periodo de dos semanas, estos participantes recitaron una breve frase en sus teléfonos inteligentes seis veces al día.
A partir de más de 18,000 muestras de voz recopiladas, identificaron 14 características acústicas que presentan diferencias significativas entre personas con y sin diabetes tipo 2. Jaycee Kaufman, autora principal del estudio e investigadora en Klick Labs, destacó que los métodos de detección actuales pueden ser costosos y requerir tiempo y desplazamientos, mientras que la tecnología de voz tiene el potencial de superar estas barreras.
En el futuro, Klick Labs tiene la intención de explorar si otras afecciones, como la hipertensión arterial y la prediabetes, también pueden ser detectadas mediante el análisis de la voz. No obstante, subrayan que, aunque los resultados sean precisos, siempre es necesario que profesionales médicos confirmen los diagnósticos, lo cual también aplica al uso de la inteligencia artificial para diagnosticar enfermedades mentales.
¡No te pierdas ninguna de nuestras publicaciones y síguenos en las redes sociales!
Inspenet: https://inspenet.com/
YouTube: https://www.youtube.com/@inspenet
LinkedIn: https://www.linkedin.com/company/inspenetnetwork
Facebook: https://www.facebook.com/inspenetnetwork
Instagram: https://www.instagram.com/inspenet/
Cargando...
