Grabaciones de voz detectan la diabetes tipo 2 en un nuevo estudio

Pídale a alguien que lea en el teléfono una frase corta en inglés, y la grabación contiene más que palabras. En Klick Labs, el equipo detrás de un nuevo estudio publicado en el IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics convirtió esas grabaciones en mapas visuales de frecuencias sonoras, llamados espectrogramas, y dejó que un modelo buscara en ellos patrones que nadie había nombrado. El modelo trabajó con 14.759 grabaciones de voz de 461 adultos y logró detectar la diabetes tipo 2 solo a partir de la voz.

La versión de 2023 de este trabajo se basaba en una lista elegida de antemano. El estudio anterior de Klick, publicado en Mayo Clinic Proceedings: Digital Health, usaba grabaciones fijas de una sola frase, las combinaba con la edad y el índice de masa corporal, e identificaba 14 rasgos acústicos predefinidos, como el tono, la intensidad, el shimmer y el jitter. Esta vez, los espectrogramas se entregaron a un Audio Spectrogram Transformer, un modelo que aprende directamente de las grabaciones las combinaciones de patrones acústicos. «Ahora podemos ver literalmente muchas más pistas relacionadas con la diabetes en los biomarcadores vocales», afirma Yan Fossat, vicepresidente sénior de I+D en salud digital de Klick Applied Sciences e investigador principal del estudio. «Ampliamos nuestro análisis más allá del shimmer, el jitter y otros rasgos vocales predefinidos».

Los resultados se presentan por separado para mujeres y hombres: 71,3 % de precisión equilibrada en mujeres y 72,4 % en hombres, con valores de AUC de 0,788 y 0,779. La precisión equilibrada promedia la sensibilidad y la especificidad, de modo que las personas con y sin la enfermedad pesan igual. El estudio de 2023 informó otra medida: la precisión convencional, es decir, la proporción de todas las predicciones que resultaron correctas, del 89 % en mujeres y 86 % en hombres. Los autores afirman que la diferencia refleja entradas, métodos, enfoques de validación y conjuntos de datos distintos, y que no pretenden decir que los nuevos modelos sean más precisos. Ambos conjuntos de cifras no deben compararse directamente.

Se trata de resultados de investigación del equipo que construyó el modelo. El estudio no reporta ninguna herramienta clínica en uso con pacientes, y las cifras aún deben confirmarse en nuevos grupos de personas y con nuevas grabaciones antes de que alguien pueda confiar en ellas. La información no dice cuándo, ni si, el enfoque llegará a una consulta médica.

Si se confirma, el atractivo es práctico: una pantalla que funciona en un teléfono, con unos segundos de habla y sin muestra de sangre. Por ahora, los beneficiarios son los investigadores, que disponen de una forma más rica de estudiar la voz. La siguiente prueba ya está programada: en junio de 2026, Klick Labs anunció una serie de estudios con Mayo Clinic en Florida sobre nuevos biomarcadores vocales vinculados a varias enfermedades crónicas y afecciones de salud graves.