Um estudo do Klick Labs, publicado nesta semana na revista científica Mayo Clinic Proceedings: Digital Health, revelou que a inteligência artificial pode "diagnosticar" diabetes tipo 2 apenas ouvindo um paciente falar em um período entre 6 a 10 segundos. O modelo tem 89% de precisão para mulheres e 86% para homens, informou o comunicado que detalha a descoberta.
Para tal, os pesquisadores analisaram gravações de 267 pessoas — entre diabéticos e não diabéticos —registradas no período de duas semanas seis vezes por dia, além de dados básicos de saúde dos participantes, como idade, altura e peso.
Das mais de 18.000 gravações, os pesquisadores estudaram 14 características acústicas para detectar, por meio da Inteligência Artificial, diferenças entre indivíduos não diabéticos e diabéticos tipo 2, como mudanças no tom e na intensidade que não podem ser percebidas pelo ouvido humano.
Usando processamento de sinal, os cientistas verificaram alterações na voz causadas pelo diabetes tipo 2. Essas modificações vocais manifestaram-se de maneiras divergentes para homens e mulheres. Agora, a Klick pretende replicar o estudo e expandir as pesquisas para "diagnosticar" outras doenças como pré-diabetes, hipertensão e outras doenças.
Os métodos atuais utilizados para detectar pré-diabetes e diabetes tipo 2 incluem a hemoglobina glicada (A1C), em conjunto com o teste de glicemia em jejum (FBG) e o OGTT, no qual todos necessitam uma visita a um prestador de cuidados de saúde para os pacientes, além de custos. Para Jaycee Kaufman, primeira autora do artigo e cientista pesquisadora do Klick Labs "a tecnologia de voz tem o potencial de remover totalmente essas barreiras."
