Recentemente, um novo estudo, destacado nas páginas do Mayo Clinic Proceedings: Digital Health e conduzido por pesquisadores da Klick Labs, uma empresa especializada no desenvolvimento de soluções científicas, revelou a presença de variações vocais substanciais entre indivíduos portadores e não portadores de diabete tipo 2. Este estudo pioneiro também apresentou um modelo de inteligência artificial capaz de identificar essas variações, combinando a análise de breves clipes de áudio (6 a 10 segundos) com dados básicos de saúde, como idade, gênero, altura e peso. Essa inovação tem o potencial de simplificar consideravelmente o processo de diagnóstico da doença, tradicionalmente realizado por meio de exames como o de curva glicêmica. Com essa abordagem inovadora, a detecção precoce da diabete pode se tornar mais acessível e eficaz, oferecendo uma nova perspectiva para o setor de saúde.
Jaycee Kaufman, cientista pesquisador do Klick Labs e autor principal do estudo, enfatiza que os métodos convencionais de detecção frequentemente envolvem longos períodos de espera, deslocamentos e despesas significativas. Ele acredita que a tecnologia de análise vocal tem o potencial de eliminar completamente essas barreiras, tornando o diagnóstico mais acessível e ágil. De acordo com dados da Federação Internacional de Diabete, aproximadamente 240 milhões de adultos em todo o mundo, quase a metade da população adulta, vivem com diabete sem sequer saberem. Dentre esses casos, 90% correspondem ao diabete tipo 2, caracterizado pela falta de produção de insulina ou resistência à mesma no organismo.
Para conduzir o estudo, os pesquisadores solicitaram a participação de 267 indivíduos, divididos entre aqueles diagnosticados como não diabéticos e portadores de diabetes tipo 2. Durante duas semanas, esses voluntários foram orientados a gravar uma frase em seus smartphones seis vezes ao longo do dia. Com um conjunto impressionante de mais de 18.000 gravações em mãos, os cientistas procederam à análise de 14 características acústicas distintas, com o intuito de identificar variações entre os grupos de não diabéticos e diabéticos tipo 2. Além disso, descobriram que essas mudanças vocais se apresentavam de maneiras distintas entre homens e mulheres. Com base nessa pesquisa, foi desenvolvido um modelo de IA pelos especialistas, que demonstrou uma precisão de 89% para o público feminino e 86% para o público masculino.
De acordo com Jaycee Kaufman, o autor principal do estudo, “A tecnologia de análise vocal tem o potencial de transformar radicalmente os procedimentos de cuidados de saúde, servindo como uma ferramenta acessível e eficaz para triagem digital“. Nesse contexto, os próximos passos da pesquisa incluem a replicação do estudo e a expansão de sua aplicação para diagnósticos em áreas adicionais, como pré-diabete, saúde da mulher e hipertensão. Isso evidencia o vasto alcance e a versatilidade dessa inovação tecnológica no campo da medicina e da saúde.
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