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Ask someone to read a short English sentence into a phone, and the recording holds more than words. At Klick Labs, the team behind a new study in the IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics turned such recordings into visual maps of sound frequencies, called spectrograms, and let a model search them for patterns nobody had named. The model worked from 14,759 voice recordings from 461 adults, and it was able to flag type 2 diabetes from the voice alone.
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.
The 2023 version of this work relied on a list chosen in advance. Klick's earlier study, published in Mayo Clinic Proceedings: Digital Health, used fixed one-sentence recordings and combined them with age and body mass index, and it identified 14 predefined acoustic features, including pitch, intensity, shimmer and jitter. This time the spectrograms went to an Audio Spectrogram Transformer, a model that learns combinations of acoustic patterns straight from the recordings. 'Now, we can literally see many more clues related to diabetes within vocal biomarkers,' said Yan Fossat, senior vice president of digital health R&D at Klick Applied Sciences and principal investigator of the study. 'We expanded our analysis beyond shimmer, jitter and other predefined voice features.'
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».
The results are reported separately for women and men: 71.3% balanced accuracy for women and 72.4% for men, with AUC values of 0.788 and 0.779. Balanced accuracy averages sensitivity and specificity, so people with and without the disease carry equal weight. The 2023 study reported something else: conventional accuracy, the share of all predictions that were correct, of 89% for women and 86% for men. The authors state that the difference reflects different inputs, methods, validation approaches and data sets, and that it is not a claim that the new models are more accurate. The two sets of figures should not be compared directly.
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.
These are research findings from the team that built the model. The study reports no clinical tool in use with patients, and the figures still have to be confirmed on new groups of people and new recordings before anyone can rely on them. The reporting does not say when, or whether, the approach will reach a clinic.
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.
If it holds up, the appeal is practical: a screen that runs on a phone, with a few seconds of speech and no blood sample. For now the beneficiaries are researchers, who get a richer way to study the voice. The next test is already scheduled: in June 2026, Klick Labs announced a series of studies with Mayo Clinic in Florida on novel vocal biomarkers linked to a number of chronic diseases and serious health conditions.
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.