O diagnóstico remoto e automatizado poderia ajudar milhões de pessoas a avaliar os dados recolhidos pela Federação Internacional de Diabetes, que informa que quase metade dos adultos que vivem com diabetes, ou 240 milhões de adultos, não sabem que têm a doença.
Por Redação, com Byte – de Buenos Aires
Pesquisadores canadenses treinaram uma inteligência artificial (IA) de aprendizado de máquina para prever com precisão o diabetes tipo 2 com apenas seis a 10 segundos da voz falada do paciente.
Para desenvolver este método, o modelo de aprendizado identificou 14 características acústicas para diferenças entre indivíduos não diabéticos e diabéticos tipo 2.
A IA se concentrou em um conjunto de características vocais, incluindo pequenas mudanças no tom e na intensidade vocal que os ouvidos humanos não conseguem ouvir dos médicos, e combinou esses dados com informações básicas de saúde, incluindo idade, sexo, altura e peso do paciente.
De acordo com os pesquisadores, o sexo do paciente foi um fator decisivo para o nível de precisão dos resultados: a IA pode diagnosticar a doença com 89% para as mulheres, mas com um pouco menos de precisão, 86% para os homens.
Benefícios
O diagnóstico remoto e automatizado poderia ajudar milhões de pessoas a avaliar os dados recolhidos pela Federação Internacional de Diabetes, que informa que quase metade dos adultos que vivem com diabetes, ou 240 milhões de adultos, não sabem que têm a doença.
– Nossa pesquisa destaca variações vocais significativas entre indivíduos com e sem diabetes tipo 2 – disse ao MailOnline Jaycee Kaufman, primeiro autor do artigo e cientista pesquisador do Klick Labs, que planeja comercializar o software.
Kaufman espera que a IA da empresa possa “transformar a forma como a comunidade médica rastreia o diabetes”.
Entre os testes mais comuns utilizados atualmente estão o teste de hemoglobina glicada (A1C), o teste de glicemia de jejum (FBG) e os testes orais de tolerância à glicose (OGTT), que exigem que os pacientes façam uma visita física ao seu médico.
– Os métodos atuais de detecção podem exigir muito tempo, viagens e custos – observou Kaufman em comunicado que acompanha o novo estudo, publicado terça-feira na Mayo Clinic Proceedings: Digital Health.
– A tecnologia de voz tem o potencial de remover totalmente essas barreiras – disse.
Testes
Trabalhando com professores da Ontario Tech University, no Canadá, os cientistas do Klick Labs treinaram a IA usando gravações feitas por 267 cobaias recrutadas na Índia.
Aproximadamente 72%, um grupo de controlo de 79 mulheres e 113 homens, tinham sido previamente diagnosticados como não diabéticos, enquanto 18 mulheres e 57 homens tinham sido previamente diagnosticados com diabetes tipo 2.
Os 267 participantes foram convidados a gravar uma frase em seus celulares seis vezes ao dia durante duas semanas.
A partir das 18 mil gravações individuais resultantes, os cientistas de Klick concentraram-se em 14 características acústicas em busca de diferenças consistentes e repetíveis entre os grupos com e sem diabetes tipo 2.
Quatro dessas características acústicas provaram ser as mais úteis para prever com precisão quem tinha ou não diabetes.
Kaufman, dos laboratórios Klick, descreveu as diferenças baseadas no sexo encontradas através do processamento de sinais da IA como “surpreendentes”.
A IA da empresa ficou mais precisa quando a idade e o índice de massa corporal (IMC) da pessoa por trás das gravações de voz foram incorporados ao seu modelo de previsão, relatou a equipe em seu artigo revisado por pares.
– Nossa pesquisa ressalta o tremendo potencial da tecnologia de voz na identificação de diabetes tipo 2 e outras condições de saúde – segundo Yan Fossat, vice-presidente do Klick Labs e investigador principal do novo estudo.
O professor disse que espera que a abordagem de IA acessível e não intrusiva de Klick, que poderia levar a diagnósticos feitos por meio de um simples aplicativo de telefone, ajude a identificar e ajudar os muitos milhões de pessoas não diagnosticadas que sofrem silenciosamente de diabetes tipo 2.
– A tecnologia de voz pode revolucionar as práticas de saúde como uma ferramenta de rastreio digital acessível e acessível – acrescentou Fossat.
Os próximos passos, disse ele, começarão com tentativas de replicar o novo estudo.
