Diagnósticos de Diabetes Tipo 2 podem ser facilitados em um futuro próximo, segundo pesquisa publicada no jornal Mayo Clinic Proceedings: Digital Health. Pela publicação, um modelo de inteligência artificial (IA) foi treinado para identificar a presença da doença ouvindo apenas amostras de 10 segundos da voz do paciente – e teve êxito em 89% dos testes.

Ok, não é “só” a amostra de voz – dados biométricos do paciente, como idade, gênero, altura e peso – também foram incluídos no sistema que “ensinou” a IA a buscar pela doença. Mas a presença da fala de uma pessoa permitiu ao modelo comparar pessoas doentes e saudáveis, identificando diferenças de padrão sonoro e, assim, determinando se a pessoa dona daquela voz estava ou não afetada pelo problema.

Imagem mostra a coleta de sangue para avaliação de diabetes

Imagem: Proxima Studio/Shutterstock

Segundo a Federação Internacional de Diabetes (IDF), cerca de 10% da população mundial adulta (entre 20 e 79 anos de idade) tem algum tipo de diabetes, e até 2045, uma em cada oito pessoas – ou 783 milhões de indivíduos – terão que conviver com a doença. Um aumento de 46% em relação aos números atuais.

Com base nesses números, o estudo – conduzido pelo Klick Labs – selecionou 267 pessoas, dividindo-as entre um grupo saudável e outro afligido por Diabetes Tipo 2. Ao longo de duas semanas, membros dos dois grupos gravaram frases aleatórias em seus smartphones, entre quatro e seis vezes ao dia.

De posse de mais de 18 mil gravações, os pesquisadores analisaram diferenças acústicas entre os dois grupos e concluíram que existem “diversas diferenças sonoras” na voz de quem tem e quem não tem a doença.

A premissa é a de que, eventualmente, o mecanismo de IA desenvolvido pelo laboratório possa se posicionar como uma opção viável de diagnóstico – atualmente, a identificação do diabetes no corpo requer métodos clínicos potencialmente invasivos, além de serem mais demorados e com uma logística por vezes complicada.

Por causa desses obstáculos, estima-se que muita gente tenha diabetes de alguma forma, mas não conte com um diagnóstico preciso, efetivamente escapando à estatística global da doença e, consequentemente, não recebendo tratamentos mais adequados.

Obviamente, esta é uma realidade científica ainda distante de acontecer: o estudo usa uma tecnologia proprietária da Klick Labs, que foi desenvolvida especificamente para esta pesquisa. Logo, a sua distribuição massificada ainda precisaria de adaptações e revisões.

Ainda assim, é mais um passo da IA na direção certa no campo da saúde.

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