La medicina es un campo que depende en gran medida de un adecuado diálogo entre médicos y pacientes. Una comprensión fiel del problema de un paciente es esencial para un diagnóstico preciso. Las principales herramientas utilizadas para confirmar la presencia de problemas son las pruebas de fluidos corporales y las imágenes, como resonancias magnéticas y rayos X.
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Sin embargo, existe una nueva vía potencial que podría ser útil para diagnosticar muchas enfermedades. Los investigadores están trabajando para desarrollar sistemas de inteligencia artificial que puedan usar el timbre como una herramienta de diagnóstico para identificar enfermedades.
¿Cómo puede la voz ser una herramienta de diagnóstico?
Las enfermedades pueden afectar órganos como el corazón, los pulmones, el cerebro, los músculos o las cuerdas vocales, lo que puede alterar la voz de una persona. El análisis de voz mediante inteligencia artificial abre nuevas posibilidades para el sistema sanitario mediante el uso de biomarcadores de audio con el propósito de diagnóstico preventivo de riesgos y monitoreo remoto de resultados clínicos y síntomas. Con eso en mente, puede haber varios usos posibles de la voz para fines relacionados con la salud.
Existe un enorme potencial en este entorno, tanto desde el punto de vista del paciente como de la clínica.
La voz, que es un conjunto complejo de timbres que proviene de nuestras cuerdas vocales, contiene una gran cantidad de información y juega un papel importante en las interacciones sociales. Nos permite compartir perspectivas sobre nuestros sentimientos, miedos, emociones y entusiasmo.
Puede ajustar el volumen o el tono. Los asistentes virtuales y de voz en teléfonos inteligentes o dispositivos domésticos inteligentes, como parlantes conectados, ahora son populares y allanaron el camino para esta nueva realidad. Los avances en la tecnología del habla, el análisis de la señal del habla, el procesamiento del lenguaje natural y las técnicas de comprensión se han abierto para muchas aplicaciones potenciales del habla, como la identificación de biomarcadores del habla para diagnóstico, clasificación o monitoreo remoto.
La inteligencia artificial utilizará la voz como herramienta de diagnóstico
Los investigadores ahora están desarrollando herramientas basadas en IA que eventualmente podrían diagnosticar enfermedades graves. Apuntan a todo, es decir, desde el Alzheimer hasta el cáncer.
El proyecto financiado por los Institutos Nacionales de Salud, anunciado el martes pasado, tiene como objetivo para transmutar la voz humana en algo que pueda usarse como biomarcador de enfermedades, como la sangre o temperatura.
Según el sitio web de los Institutos Nacionales de la Salud, invertirán $130 millones en cuatro años, dependiendo de la disponibilidad de fondos, para acelerar el uso generalizado de la inteligencia artificial (ANDAVA) por parte de las comunidades biomédicas y de investigación conductual
El Fondo Conjunto del programa Bridge to Artificial Intelligence (Bridge2AI) de los Institutos Nacionales de la Salud reúne miembros del equipo de diversas disciplinas y antecedentes para crear herramientas, recursos y datos enriquecidos que respondan a los métodos de IA. Al mismo tiempo, el programa se asegurará de que sus herramientas y datos no perpetúen las desigualdades o los problemas éticos que puedan surgir durante la recopilación y el análisis de datos.
Según Olivier Element, profesor del Instituto de Biomedicina Computacional de Weill Cornell Medicine y uno de los principales investigadores del proyecto, lo mejor de los datos de voz es que es uno de los tipos de datos más potentes y económicos que se pueden recopilar de personas. También es muy asequible y fácil de tomar para cualquier paciente. Esto es útil cuando se crean grandes bases de datos.
Yaël Bensoussan, otorrinolaringólogo de USF Health y otro investigador principal del proyecto dijo que si bien ha habido esfuerzos similares en el pasado, la mayoría de ellos eran demasiado pequeños para ser eficaz. La falta de una base de datos adecuada también fue un factor importante. Debido a que esta es un área de estudio comparativamente nueva, los investigadores aún no han descubierto las mejores prácticas de recopilación de información para este sistema. Los proyectos en curso establecerán estándares de recopilación de datos para esto.
El equipo comienza creando una aplicación que recopila datos de voz de participantes con parálisis de las cuerdas vocales, enfermedad de Alzheimer, Parkinson, depresión, neumonía y autismo. Se asignará un médico para monitorear todas las colecciones. “Por ejemplo, alguien que tiene la enfermedad de Parkinson encontrará que su voz puede ser más baja y que su habla también es más lenta”, dice Bensoussan.
La aplicación requiere que grabes un audio, leas una oración y leas un texto completo. Según algunos médicos, se puede saber que los pacientes tienen metástasis cerebrales por la forma en que hablan.
¿Cómo se protegen los datos de voz de diagnóstico?
El equipo de encuestas está colaborando con la empresa de inteligencia artificial Owkin para construir y entrenar los modelos de inteligencia artificial en el proyecto. Bajo el marco de Owkin, los datos recopilados de los pacientes permanecen en el centro donde fueron recopilados mientras el modelo de IA viaja entre instituciones. El modelo se entrena por separado en cada conjunto de datos y luego los resultados de esos entrenamientos se devuelven a una ubicación central donde se mezclan.
Esto proporciona una capa adicional de privacidad para los datos de voz. Un equipo de especialistas en bioética está trabajando en el proyecto para examinar las implicaciones éticas y legales de una base de datos de idiomas y diagnósticos basados en el idioma. Esto significa que quizás se pregunte si su voz está protegida por la Ley de Portabilidad y Responsabilidad del Seguro Médico (HIPAA), si sus pacientes tienen datos de voz, etc.
¿Es posible utilizar datos de voz para el diagnóstico?
Los datos del habla ya son útiles para diagnosticar y tratar trastornos de la voz. Todo esto parece tener un tremendo potencial para el tratamiento de trastornos de salud mental como depresión, ansiedad, Trastorno de estrés postraumático y muchos otros también en esta área.
Recolectar muestras de voz de veteranos y analizar señales vocales como tono, ritmo, frecuencia y volumen puede ser útil para buscar signos de lesiones invisibles como el trastorno de estrés postraumático (TEPT), lesión cerebral traumática (TBI) y depresión. Al usar el aprendizaje automático para explorar funciones en la voz, también se está trabajando en algoritmos en eso seleccionar patrones de voz en personas con estos trastornos y compararlos con muestras de voz de personas saludable.