A pesquisa da Klick Labs, publicada na revista “Mayo Clinic Proceedings: Digital Health ”, mostrou uma taxa de precisão de 89% para diagnósticos em mulheres e 86% para homens, informou um comunicado que detalha a descoberta.
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“Nossa pesquisa destaca variações vocais significativas entre indivíduos com e sem diabetes tipo 2 e pode transformar a forma como a comunidade médica rastreia o diabetes”, disse Jaycee Kaufman, um dos autores do estudo. “Os métodos atuais de detecção podem exigir muito tempo, viagens e custos. A tecnologia de voz tem o potencial de remover totalmente essas barreiras”, continuou Kaufman.
AI can detect diabetes — just by listening to you talk for 10 seconds: new study https://t.co/Z8W5rbORKR pic.twitter.com/ey0WF2r5Ax
— New York Post (@nypost) October 19, 2023
O pesquisador fez com que 267 indivíduos – que tinham ou não diabetes tipo 2 – registrassem frases em seus smartphones seis vezes por dia durante duas semanas. Mais de 18 mil gravações foram analisadas para mais de 14 características acústicas, que eram diferentes entre diabéticos e não diabéticos. Os participantes também forneceram dados básicos de saúde, como idade, altura e peso.
As tecnologias de processamento de sinais foram capazes de perceber certas notas do tom vocal que não são registradas pelo ouvido humano. Esses sons ocultos forneceram as pistas necessárias para o diagnóstico, segundo Kaufman.
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“Nossa pesquisa ressalta o tremendo potencial da tecnologia de voz na identificação de diabetes tipo 2 e outras condições de saúde”, disse o vice-presidente e investigador principal da Klick, Yan Fossat.
O próximo passo da Klick é replicar o estudo e expandir a busca vocal para procurar por pré-diabetes, hipertensão e muito mais.
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