Mediante el análisis de voz también se pueden diagnosticar trastornos mentales, depresión, trastornos de estrés postraumático o enfermedades cardíacas. Las señales del estrechamiento de los vasos sanguíneos o del agotamiento son audibles para la inteligencia artificial (IA). Esto permite a los médicos tratar antes del avance de las enfermedades, y reducir el riesgo para los pacientes.
Las personas con diabetes tipo 2 tienen un mayor riesgo de sufrir enfermedades cardíacas y vasculares, como ataques cardíacos, accidentes cerebrovasculares y problemas con la circulación sanguínea en piernas y pies.
¿Cómo funciona el análisis de voz con IA?
Durante el análisis de la frecuencia de voz, la inteligencia artificial analiza los cambios en la voz que son inaudibles para el oído humano. Para el análisis son suficientes grabaciones de conversaciones telefónicas.
Se examinan factores como la melodía del habla, el ritmo, las pausas y los tonos. En determinados cuadros clínicos hay rasgos fonéticos característicos, por ejemplo, la vocal “a” se pronuncia durante un periodo de cinco segundos.
La voz humana puede tener hasta 200,000 características diferentes. La inteligencia artificial y los algoritmos correspondientes pueden seleccionar patrones de voz definidos que concuerdan con ciertos cuadros clínicos.
La IA recientemente desarrollada es capaz de diagnosticar, a partir de seis a diez segundos de grabación de voz, determinados cambios en el tono y la intensidad. En combinación con datos básicos de salud, como la edad, el sexo, la altura y el peso, la IA puede detectar si una persona tiene diabetes tipo 2.
Y es sorprendentemente preciso, también porque los cambios en la voz son diferentes en los hombres y las mujeres. La exactitud del diagnóstico fue, en mujeres, del 89 por ciento, y en hombres, del 86 por ciento.
Características acústicas distinguibles
Para programar esta IA, investigadores dirigidos por Jaycee Kaufman, de la Universidad Tecnológica de Ontario, grabaron las voces de 267 personas que no padecían diabetes, y que ya habían sido diagnosticadas con diabetes tipo 2. Durante dos semanas, pronunciaron una frase corta en su teléfono inteligente, seis veces al día.
De las más de 18,000 muestras de habla obtenidas, se encontraron 14 características acústicas que difieren entre las personas con y sin diabetes tipo 2. “Los métodos de detección actuales pueden requerir mucho tiempo, viajes y gastos. La tecnología de voz tiene el potencial de eliminar por completo esas barreras”, afirma Jaycee Kaufman, autora principal del estudio e investigadora de la empresa Klick Labs.
En el futuro, a Klick Labs le gustaría examinar si otras enfermedades, como la hipertensión arterial y la prediabetes, también pueden detectarse mediante la voz.
Los resultados, por muy precisos que sean, deben ser corroborados siempre por profesionales médicos. Eso también se aplica al diagnóstico de enfermedades mentales usando la IA.
No se puede descartar un mal uso
s críticos y defensores de la protección de datos también advierten del enorme riesgo de abuso al utilizar el análisis de voz, por ejemplo, por parte de empleadores o en centros de llamadas de seguros médicos. Existe el riesgo de que se utilicen sin consentimiento de clientes o empleados.
Del mismo modo, la información médica confidencial podría compartirse, piratearse, venderse o utilizarse indebidamente y con relativa facilidad.
Sin embargo, no es la ciencia la que puede establecer una normativa y límites claros para el análisis de la voz como herramienta de diagnóstico. La responsabilidad es, en este caso, solo de la política.
