Parecen ocurrir cambios vocales en personas con diabetes mellitus tipo 2 (DM2) versus aquellos sin diabetes, según un estudio publicado en la edición de diciembre de Mayo Clinic Proceedings: Digital Health.
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Resumen Análisis acústico y predicción de la diabetes mellitus tipo 2 mediante segmentos de voz grabados en teléfonos inteligentes Objetivo Investigar el potencial del análisis de la voz como herramienta de preselección o seguimiento de la diabetes mellitus tipo 2 (DM2) examinando las diferencias en las grabaciones de voz entre personas no diabéticas y con DM2. Pacientes y métodos Un total de 267 participantes diagnosticados como no diabéticos (79 mujeres y 113 hombres) o DM2 (18 mujeres y 57 hombres) según las pautas de la Asociación Estadounidense de Diabetes fueron reclutados en la India entre el 30 de agosto de 2021 y el 30 de junio de 2022. Utilizando una aplicación para teléfonos inteligentes, los participantes grabaron una frase fija hasta 6 veces al día durante 2 semanas, lo que resultó en 18.465 grabaciones. Se extrajeron catorce características acústicas de cada grabación para analizar las diferencias entre personas no diabéticas y con DM2 y crear una metodología de predicción para el estado de la DM2. Resultados Se encontraron diferencias significativas entre las grabaciones de voz de hombres y mujeres no diabéticos y con DM2, tanto en todo el conjunto de datos como en un índice de masa corporal (IMC [calculado como el peso en kilogramos dividido por la altura en metros al cuadrado]) emparejado por edad y muestra. La precisión predictiva más alta se logró mediante el tono (P <0,0001), la DE del tono (P <0,0001) y el jitter de perturbación promedio relativo (P = 0,02) para las mujeres, y la intensidad (P <0,0001) y los 11 puntos. Cociente de perturbación de amplitud brillante (apq11, P <0,0001) para hombres. Al incorporar estas características con la edad y el IMC, los modelos de predicción óptimos lograron precisiones de 0,75 ± 0,22 para mujeres y 0,70 ± 0,10 para hombres a través de una validación cruzada de 5 veces en la muestra de la misma edad y del IMC. Conclusión En general, se producen cambios vocales en personas con DM2 en comparación con aquellos sin DM2. El análisis de la voz muestra potencial como herramienta de preselección o seguimiento de la DM2, especialmente cuando se combina con otros factores de riesgo asociados con la afección. Identificador de Clinicaltrials.gov: CTRI/2021/08/035957 |
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Jaycee M. Kaufman, de Klick Inc. en Toronto, y sus colegas investigaron el potencial del análisis de la voz como herramienta de preselección o seguimiento de la DM2. Se compararon las voces de 267 participantes sin diabetes (79 mujeres y 113 hombres) y con diabetes (18 mujeres y 57 hombres).
Los investigadores observaron diferencias significativas entre las grabaciones de voz de hombres y mujeres con y sin diabetes, tanto para todo el conjunto de datos como en una muestra de la misma edad y del índice de masa corporal (IMC).
En general, el tono y la desviación estándar del tono lograron la mayor precisión predictiva.
Para las mujeres, el jitter de perturbación promedio relativo también fue significativo, al igual que la intensidad y el cociente de perturbación de amplitud de 11 puntos del brillo para los hombres. Al combinar estas características con la edad y el IMC, los modelos de predicción óptimos lograron precisiones de 0,75 para las mujeres y 0,70 para los hombres en la muestra de la misma edad y del IMC.
"El análisis de la voz muestra potencial como herramienta de preselección o seguimiento de la DM2, particularmente cuando se combina con otros factores de riesgo asociados con la afección", escriben los autores.
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Mensaje final El material presentado aquí informa sobre una aplicación prometedora del análisis de voz para la detección de DM2. Aunque los resultados son alentadores, se requieren más investigaciones con cohortes más grandes y diversas para validar su efectividad y generalización. Sin embargo, nuestros hallazgos resaltan el potencial del análisis de la voz como herramienta de detección accesible y rentable. La implementación de la evaluación de la voz podría ayudar en la intervención temprana y el manejo de la DM2, y el desarrollo continuo podría reducir la creciente carga de la enfermedad y mejorar los resultados de la atención médica. |
Varios autores son empleados de Klick Inc., la fuente de financiación del estudio, y un autor figura como inventor de dos patentes para la estimación de la glucosa en sangre mediante la voz.