La revolucionària detecció de la diabetis a través de la veu gràcies a la Intel·ligència Artificial

En el continu avanç de la IA, un estudi a l'Índia amb 267 voluntaris combina la veu i la intel·ligència artificial per detectar la diabetis tipus 2.
HombreAudio
photo_camera Enregistrament de veu per detectar diabetis mitjançant IA

Escolta la notícia

La intel·ligència artificial (IA) ha demostrat la seva eficàcia en la detecció de la diabetis mellitus tipus 2 (DM2) mitjançant l'anàlisi de missatges de veu de tan sols 10 segons. La recerca, revela que aquest sistema de detecció basat en IA ha aconseguit una taxa de precisió del 89% en dones i un 86% en homes, assenyalant un avenç significatiu en la lluita contra aquesta malaltia que afecta a milions de persones arreu del món.

Segons l'Organització Mundial de la Salut (OMS), el 2019, la diabetis va ser la causa directa de 284,049 morts. En països com Mèxic, on les malalties relacionades amb la diabetis són especialment preocupants, aquest avenç podria marcar la diferència en la prevenció i el tractament de la malaltia.

Anàlisi de Veu en el Diagnòstic Mèdic

L'estudi, realitzat a l'Índia, va involucrar 267 voluntaris, dels quals 192 no mostraven signes de diabetis, mentre que els 75 restants ja patien DM2. Els participants van utilitzar una aplicació de telèfon intel·ligent per enregistrar una frase predefinida fins a sis vegades al dia durant dues setmanes, generant un total de 18,465 enregistraments. Aquestes dades van ser sotmeses a una anàlisi exhaustiva, extreient 14 característiques acústiques de cada enregistrament per diferenciar entre persones amb i sense diabetis.

Entre les característiques avaluades es trobaven la pertorbació de la freqüència, la intensitat del to i el quocient de pertorbació d'amplitud brillant. Aquestes diferències acústiques van revelar patrons distintius entre els dos grups, el que va permetre als científics desenvolupar un model d'aprenentatge automàtic capaç d'identificar possibles casos de DM2 a partir de missatges de veu curts.

robotss-min
Diagnòstic mèdic per intel·ligència artificial

Conclusions i Perspectives Futures

La líder de l'estudi, Jaycee Kaufman, científica investigadora de Klick Labs, destaca la importància d'aquest experiment en ressaltar les variacions vocals significatives entre persones amb i sense diabetis tipus 2. 

No obstant això, els investigadors no es queden aquí. El següent pas implica replicar l'assaig per perfeccionar encara més el sistema d'IA i expandir la seva capacitat per detectar altres condicions de salut, com la prediabetis i l'hipertensió.

Yan Fossat, vicepresident i investigador principal de Klick Labs, subratlla que la tecnologia de reconeixement de veu podria optimitzar diverses pràctiques sanitàries, convertint-se en una eina de detecció digital accessible i assequible.

Tot i l'emoció generada per aquest avenç, sorgeixen preocupacions ètiques i de privadesa. L'anàlisi de veu com a eina de diagnòstic presenta riscos potencials, i els crítics adverteixen sobre possibles abusos, com l'ús no autoritzat de la informació mèdica confidencial. És imperatiu establir regulacions clares i límits ètics per garantir un ús responsable d'aquesta tecnologia.

Comentaris