La inteligencia artificial puede detectar diabetes tipo 2 mediante la voz, con gran precisi\u00f3n. El an\u00e1lisis de voz, como herramienta de diagn\u00f3stico, ofrece muchas posibilidades, pero tambi\u00e9n presenta grandes riesgos.<\/p>\n\n\n\n
Los diagn\u00f3sticos m\u00e9dicos mediante an\u00e1lisis de voz son cada vez m\u00e1s precisos. El an\u00e1lisis de los patrones del habla puede proporcionar informaci\u00f3n valiosa, sobre todo, en enfermedades como el p\u00e1rkinson o el alzh\u00e9imer.<\/p>\n\n\n\n
Mediante el an\u00e1lisis de voz tambi\u00e9n se pueden diagnosticar trastornos mentales, depresi\u00f3n, trastornos de estr\u00e9s postraum\u00e1tico o enfermedades card\u00edacas. Las se\u00f1ales del estrechamiento de los vasos sangu\u00edneos o del agotamiento son audibles para la inteligencia artificial (IA ). Esto permite a los m\u00e9dicos tratar antes del avance de las enfermedades, y reducir el riesgo para los pacientes.<\/p>\n\n\n\n
Adem\u00e1s, ahora se puede utilizar una breve secuencia de habla para determinar con sorprendente precisi\u00f3n si alguien padece diabetes tipo 2, seg\u00fan un estudio publicado en la revista especializada Mayo Clinic Proceedings: Digital Health .<\/p>\n\n\n\n
Diabetes, un riesgo que puede ser identificado<\/p>\n\n\n\n
Esta tecnolog\u00eda est\u00e1 destinada a ayudar a identificar a personas a\u00fan no diagnosticadas con diabetes. Alrededor de 240 millones de adultos en todo el mundo viven con diabetes sin saberlo. Y casi el 90 por ciento de los casos de diabetes son de tipo 2, seg\u00fan la Asociaci\u00f3n Internacional de Diabetes. Las personas con diabetes tipo 2 tienen un mayor riesgo de sufrir enfermedades card\u00edacas y vasculares, como ataques card\u00edacos, accidentes cerebrovasculares y problemas con la circulaci\u00f3n sangu\u00ednea en piernas y pies.<\/p>\n\n\n\n
\u00bfC\u00f3mo funciona el an\u00e1lisis de voz?<\/p>\n\n\n\n
Durante el an\u00e1lisis de la frecuencia de voz, la inteligencia artificial analiza los cambios en la voz que son inaudibles para el o\u00eddo humano. Para el an\u00e1lisis son suficientes grabaciones de conversaciones telef\u00f3nicas.<\/p>\n\n\n\n
Se examinan factores como la melod\u00eda del habla, el ritmo, las pausas y los tonos. En determinados cuadros cl\u00ednicos hay rasgos fon\u00e9ticos caracter\u00edsticos, por ejemplo, la vocal \u00aba\u00bb se pronuncia durante un per\u00edodo de cinco segundos.<\/p>\n\n\n\n
La voz humana puede tener hasta 200.000 caracter\u00edsticas diferentes. La inteligencia artificial y los algoritmos correspondientes pueden seleccionar patrones de voz definidos que concuerdan con ciertos cuadros cl\u00ednicos.<\/p>\n\n\n\n
Diagn\u00f3stico incre\u00edblemente preciso<\/p>\n\n\n\n
La IA recientemente desarrollada es capaz de diagnosticar, a partir de seis a diez segundos de grabaci\u00f3n de voz, determinados cambios en el tono y la intensidad. En combinaci\u00f3n con datos b\u00e1sicos de salud, como la edad, el sexo, la altura y el peso, la IA puede detectar si una persona tiene diabetes tipo 2.<\/p>\n\n\n\n
Y es sorprendentemente preciso, tambi\u00e9n porque los cambios en la voz son diferentes en los hombres y las mujeres. La exactitud del diagn\u00f3stico fue, en mujeres, del 89 por ciento, y en hombres, del 86 por ciento.<\/p>\n\n\n\n
Caracter\u00edsticas ac\u00fasticas distinguibles.<\/p>\n\n\n\n
Para programar esta IA, investigadores dirigidos por Jaycee Kaufman, de la Universidad Tecnol\u00f3gica de Ontario, grabaron las voces de 267 personas que no padec\u00edan diabetes, y que ya hab\u00edan sido diagnosticadas con diabetes tipo 2. Durante dos semanas, pronunciaron una frase corta en su tel\u00e9fono inteligente, seis veces al d\u00eda.<\/p>\n\n\n\n
De las m\u00e1s de 18.000 muestras de habla obtenidas, se encontraron 14 caracter\u00edsticas ac\u00fasticas que diferencian entre las personas con y sin diabetes tipo 2. \u00abLos m\u00e9todos de detecci\u00f3n actuales pueden requerir mucho tiempo, viajes y gastos. La tecnolog\u00eda de voz tiene el potencial de eliminar por completo esas barreras\u00bb, afirma Jaycee Kaufman, autora principal del estudio e investigadora de la empresa Klick Labs.<\/p>\n\n\n\n
En el futuro, a Klick Labs le gustar\u00eda examinar si otras enfermedades, como la hipertensi\u00f3n arterial y la prediabetes, tambi\u00e9n pueden detectarse mediante la voz.<\/p>\n\n\n\n
Los resultados, por muy precisos que sean, deben ser corroborados siempre por profesionales m\u00e9dicos. Eso tambi\u00e9n se aplica al diagn\u00f3stico de enfermedades mentales usando la IA.<\/p>\n\n\n\n
No se puede descartar un mal uso<\/p>\n\n\n\n
Los cr\u00edticos y defensores de la protecci\u00f3n de datos tambi\u00e9n adivierten del enorme riesgo de abuso al utilizar el an\u00e1lisis de voz, por ejemplo, por parte de ex\u00e1menes o en centros de llamadas de seguros m\u00e9dicos. Existe el riesgo de que se utilicen sin consentimiento de clientes o empleados.<\/p>\n\n\n\n
Del mismo modo, la informaci\u00f3n m\u00e9dica confidencial podr\u00eda compartirse, piratearse, venderse o utilizarse indebidamente y con relativa facilidad. Sin embargo, no es la ciencia la que puede establecer una normativa y l\u00edmites claros para el an\u00e1lisis de la voz como herramienta de diagn\u00f3stico. La responsabilidad es, en este caso, s\u00f3lo de la pol\u00edtica.<\/p>\n\n\n\n
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