✨︎ Resumen (TL;DR):
- thymia y la Universidad RMIT desarrollaron un modelo que busca señales asociadas con diabetes tipo 2 en grabaciones de unos 20 segundos.
- En una evaluación con 801 participantes y HbA1c, el sistema identificó al 82% de quienes estaban en rango de diabetes y clasificó como de alto riesgo al 47% de quienes no llegaban a ese rango.
- La propuesta es usar la voz para orientar pruebas de sangre. El modelo aún no ha demostrado que pueda sustituir la HbA1c ni la confirmación clínica.
Un modelo de inteligencia artificial desarrollado por thymia junto con investigadores de la Universidad RMIT analizó grabaciones de voz de unos 20 segundos y encontró señales asociadas con la diabetes tipo 2. Los resultados, difundidos durante el congreso europeo de diabetes en Milán, muestran que, en una evaluación con 801 participantes, el modelo identificó al 82% de quienes tenían hemoglobina glucosilada (HbA1c) en rango de diabetes, pero clasificó como de alto riesgo al 47% de quienes no llegaban a ese rango. La propuesta es orientar pruebas de sangre, no reemplazar el diagnóstico.
El proyecto usa la voz como un primer filtro para decidir a quién ofrecer una prueba de sangre. La cifra de riesgo no equivale por sí misma a un diagnóstico, una diferencia central en los resultados.
El equipo entrenó el sistema con 63,283 grabaciones de 21,129 personas del Reino Unido y Estados Unidos. Esos datos registraban diagnósticos de diabetes, pero no distinguían el tipo de diabetes.
Después, los investigadores evaluaron el modelo con 7,319 adultos del Reino Unido que leyeron en voz alta una fábula. 217 declararon tener diabetes tipo 2.
El 75% no equivale a 75% de diagnósticos correctos
Frente a esas declaraciones, el modelo obtuvo una puntuación de AUC 0.80. AUC es una métrica que mide qué tan bien un modelo ordena a las personas por riesgo.
Cuando se comparó a una persona que declaró tener diabetes tipo 2 con otra que no lo hizo, el sistema asignó un riesgo mayor a la primera en el 80% de los pares. Ese resultado evalúa el orden relativo del riesgo, no cuántos diagnósticos individuales acertó.
Una segunda evaluación incluyó a 801 participantes, quienes tomaron en casa una muestra de sangre para medir la hemoglobina glucosilada. Un laboratorio acreditado procesó las muestras. La HbA1c es una prueba de sangre que se usa para diagnosticar diabetes.
El grupo se eligió para incluir puntuaciones de voz bajas, intermedias y altas; por eso, no representa una selección aleatoria de toda la población.
Frente a los resultados de laboratorio, la capacidad del modelo para ordenar el riesgo fue de 0.75 en la escala AUC. Con el umbral utilizado 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.
Ese 0.75, expresado como 75%, tampoco representa una tasa de diagnósticos correctos. El 47% describe una alerta del modelo entre personas cuyos valores de HbA1c no alcanzaron el rango de diabetes, no una confirmación de que tuvieran la enfermedad.
Las diferencias entre grupos siguen sin resolverse
La prepublicación reportó un rendimiento menor 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 5 casos 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 el modelo con grabaciones en español.
El trabajo tampoco ha pasado por revisión de pares. La declaración de intereses indica que varios autores trabajan para thymia y que algunos tienen acciones en la empresa.
Giedrė Čepukaitytė, investigadora de thymia, señaló que el siguiente paso es probar el modelo en consultas y examinar su rendimiento en cada grupo. El uso propuesto sigue siendo orientar 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. Cuando una persona no tiene 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.
Por ahora, la voz puede señalar a quién ofrecer una prueba de sangre; no ha demostrado que pueda reemplazar la HbA1c ni la confirmación que se requiere en ciertos casos.
