Um novo estudo mostra que o uso de inteligência artificial para analisar alguns segundos da voz de uma pessoa pode determinar se ela tem diabetes tipo 2 com uma precisão de 89%. Este método não invasivo promete revolucionar o rastreio da diabetes, eliminando as barreiras atuais aos testes, como tempo, custo e viagens.

Cientistas do KlickLabs veem a tecnologia de voz como um avanço potencial na detecção de diabetes tipo 2. Identificar se uma pessoa tem diabetes poderá em breve tornar-se tão simples como falar algumas frases num smartphone, sugere um estudo inovador de um laboratório. A pesquisa, que combina tecnologia de reconhecimento de fala e inteligência artificial, marca um grande avanço na identificação do diabetes.

O novo estudo, publicado na revista Mayo Clinic Proceedings: Digital Health, descreve como os cientistas usaram de seis a 10 segundos da voz de uma pessoa e dados básicos de saúde, incluindo idade, sexo, altura e peso, para criar um modelo de inteligência artificial que poderia dizer se a pessoa tinha diabetes tipo 2. O modelo foi 89% preciso para mulheres e 86% preciso para homens.

Para o estudo, pesquisadores do laboratório Klick pediram a 267 pessoas (diagnosticadas como não diabéticas ou diabéticas tipo 2) que gravassem uma frase em seus smartphones seis vezes por dia durante duas semanas. A partir de mais de 18.000 gravações, os cientistas analisaram 14 diferenças de assinatura vocal entre não diabéticos e pessoas com diabetes tipo 2.

“Nosso estudo destaca diferenças vocais significativas entre pessoas com diabetes tipo 2 e aquelas sem diabetes tipo 2, o que pode mudar a forma como a comunidade médica rastreia o diabetes”, disse o primeiro autor Jaycee Kaufman, pesquisador do Laboratório Klick. "Os métodos atuais de detecção exigem tempo, viagens e custos significativos. A tecnologia de voz tem o potencial de eliminar totalmente essas barreiras."

Um novo estudo clínico da Klick Labs conclui que a inteligência artificial e 10 segundos de fala podem mudar a forma como as pessoas são rastreadas para diabetes, proporcionando melhores serviços e custos mais baixos do que os métodos de rastreio atuais. As descobertas, publicadas no Mayo Clinic Proceedings: Digital Health, mostraram que as assinaturas de voz eram 89% precisas na previsão de diabetes tipo 2 para mulheres e 86% para homens. Fonte: Klick Labs

A equipe do Klick Lab estudou algumas características do som que são imperceptíveis ao ouvido humano, como mudanças de tom e intensidade. Usando técnicas de processamento de sinal, os cientistas conseguiram detectar alterações no som causadas pelo diabetes tipo 2. O que é surpreendente, diz Kaufman, é que essas mudanças vocais se manifestam de maneira diferente em homens e mulheres.

De acordo com a Federação Internacional de Diabetes, quase um em cada dois diabéticos em todo o mundo, ou 240 milhões de adultos, não sabe que tem diabetes, e quase 90% dos casos de diabetes são diabetes tipo 2. Os testes de diagnóstico mais comumente usados ​​para pré-diabetes e diabetes tipo 2 incluem hemoglobina glicosilada (A1C), teste de glicemia em jejum (FBG) e OGTT, todos os quais exigem que os pacientes visitem um centro médico.

Yan Fossat, vice-presidente da KlickLabs e investigador principal deste estudo, disse que o método não invasivo e sem barreiras da Klick oferece a possibilidade de rastrear um grande número de pessoas e ajudar a descobrir um grande número de pacientes com diabetes tipo 2 não diagnosticados.

“Nosso estudo destaca o enorme potencial da tecnologia de voz para identificar diabetes tipo 2 e outras condições de saúde”, disse Fossat. "A tecnologia de voz tem o potencial de revolucionar a prática da saúde como uma ferramenta de triagem digital acessível e fácil de usar."

Fossatt disse que os próximos passos serão replicar o estudo e expandir a sua investigação para a utilização da fala como ferramenta de diagnóstico noutras áreas, como pré-diabetes, saúde da mulher e hipertensão.