Un modelo de inteligencia artificial desarrollado por la empresa thymia con investigadores de la Universidad RMIT encontró señales asociadas con la diabetes tipo 2 en grabaciones de voz de unos 20 segundos, según resultados difundidos durante el congreso europeo de diabetes en Milán. Al compararlo con pruebas de hemoglobina glucosilada, identificó al 82% de quienes tenían valores en rango de diabetes, pero también clasificó como de alto riesgo al 47% de quienes no los tenían. Los investigadores plantean usarlo para orientar pruebas de sangre; falta comprobar su utilidad en entornos clínicos.
El 75% no equivale a 75% de diagnósticos correctos
El equipo entrenó el sistema con 63,283 grabaciones de 21,129 personas del Reino Unido y Estados Unidos. Los datos de entrenamiento registraban diagnósticos de diabetes sin distinguir el tipo. Después evaluó el modelo con 7,319 adultos del Reino Unido que leyeron en voz alta una fábula; 217 dijeron tener diabetes tipo 2.
Frente a esas declaraciones, el modelo obtuvo una puntuación AUC de 0.80. Esto significa que, al comparar una persona que declaró tener diabetes tipo 2 con otra que no, asignó mayor riesgo a la primera en el 80% de los pares. Mide qué tan bien ordena a las personas por riesgo, no cuántos diagnósticos individuales acertó.
Una segunda evaluación incluyó a 801 participantes que tomaron una muestra de sangre en casa para medir la hemoglobina glucosilada (HbA1c), procesada por un laboratorio acreditado. El grupo se eligió para incluir puntuaciones de voz bajas, intermedias y altas, de modo que no representa una selección aleatoria de toda la población. Frente a estos resultados, la capacidad de ordenar el riesgo fue de 0.75 en la escala AUC. Con el umbral usado en el análisis, el sistema identificó al 82% de quienes tenían HbA1c en rango de diabetes y clasificó como de alto riesgo al 47% de quienes no llegaban a ese rango.
Las diferencias entre grupos siguen sin resolverse
La prepublicación reportó menor rendimiento entre participantes negros y de origen asiático, así como entre personas con enfermedad cardiovascular, hipertensión u obesidad. En la evaluación por origen étnico había 18 casos de diabetes tipo 2 entre 547 participantes negros y cinco entre 159 participantes asiáticos. Esas muestras pequeñas dificultan determinar la magnitud real de las diferencias.
La evaluación se realizó con adultos residentes en el Reino Unido cuya primera lengua era el inglés. Por eso, los resultados no establecen cómo funcionaría con grabaciones en español. El trabajo tampoco ha pasado por revisión de pares. Varios autores trabajan para thymia y algunos tienen acciones en la empresa, según la declaración de intereses de la prepublicación.
Giedrė Čepukaitytė, investigadora de thymia, señaló que el siguiente paso es probar el modelo en consultas y examinar su rendimiento en cada grupo. Por ahora, la propuesta consiste en señalar a quién ofrecer una prueba de sangre. El Instituto Nacional de Diabetes y Enfermedades Digestivas y Renales de Estados Unidos indica que la HbA1c se usa para diagnosticar diabetes y que, cuando no hay síntomas, un resultado en rango de diabetes debe confirmarse con otra prueba. La grabación de voz aún no ha demostrado que pueda sustituir ese proceso.
