Análisis acústico detalla muestra la capacidad de predicción de diabetes mellitus tipo 2 utilizando segmentos de voz grabados con un teléfono inteligente.
La diabetes tipo 2 (DT2) es una afección metabólica crónica que afecta los niveles de glucosa en sangre. La DT2 representa un creciente problema de salud a nivel global, ya que existe un número significativo de personas sin diagnosticar. Esta condición también incrementa el riesgo de mortalidad por diversas enfermedades, además de las complicaciones propias de la diabetes.
Un estudio published in Mayo Clinic Proceedings: Digital Health explora la vocalización como una herramienta para la detección y monitoreo de DT2. El estudio destaca que la voz podría ser un indicador no invasivo y accesible para detectar patologías, ya que puede ser registrada a través de un teléfono inteligente. En este sentido, el estudio se centra en investigar si el análisis de voz puede ser una herramienta para la detección y monitoreo de DT2 al analizar las diferencias en las grabaciones de voz entre personas no diabéticas y con DT2.
Para el estudio participaron 267 personas diagnosticadas como no diabéticas, 97 mujeres y 113 hombres, así como 18 mujeres y 57 hombre diagnosticados con DT2, de acuerdo con las pautas de la Asociación Estadounidense de Diabetes. Los participantes, grabaron varias frases seis veces al día durante dos semanas utilizando una app móvil. En total, la investigación recolectó 18,465 grabaciones para analizar las diferencias entre los participantes diabéticos y no diabéticos y así crear una metodología de predicción.
El estudio reveló que la DT2 afecta la voz debido a los efectos sostenidos de los niveles elevados de glucosa en sangre. De esta forma, se ha asociado la diabetes con neuropatía y miopatía, lo que podría impactar la voz debido a debilidad muscular o trastornos neurológicos. Además, problemas psicológicos vinculados a la diabetes también podrían influir en cambios vocales.
El objetivo principal del estudio fue evaluar la viabilidad de la voz para predecir y detectar la DT2. Se recopilaron datos de personas diagnosticadas con y sin DT2 a través de una aplicación de smartphone, y se analizaron características acústicas específicas para identificar diferencias.
Asimismo, el análisis vocal mostró diferencias significativas entre personas con y sin DT2, por lo que los autores sugieren que la voz puede ser un indicador potencial para la detección y monitoreo de DT2. La combinación de análisis de voz con otros factores de riesgo asociados con esta condición podría mejorar la precisión en la detección temprana y el seguimiento de los pacientes.
MAYO CLINIC PROCEEDINGS DIGITAL HEALT
https://www.mcpdigitalhealth.org/article/S2949-7612(23)00073-1/fulltext
