Modelele de frecvență vocală oferă indicii legate de diabetul de tip 2
Un nou studiu de cercetare publicat în IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics dezvăluie cum cercetătorii de la Klick Labs au creat hărți vizuale ale frecvențelor sonore (spectrograme) pentru a identifica modele complexe asociate cu diabetul de tip 2, folosind doar înregistrări de smartphone ale unor propoziții scurte în limba engleză și sexul participanților ca criterii de studiu.
Cercetătorii au analizat 14.759 de înregistrări vocale de la 461 de adulți, care au fost convertite într-un spectrogram vizual înainte de a fi analizate de un Audio Spectrogram Transformer. Acest proces permite modelului să învețe combinații complexe de tipare acustice direct din înregistrări, fără a se baza în principal pe trăsături vocale prestabilite selectate anterior. Utilizând doar vocea, modelele stratificate pe sexe au realizat o acuratețe echilibrată de 71,3% pentru femei și 72,4% pentru bărbați, cu valori ale ariei sub curba caracteristicii de operare a receptorului (AUC) de 0,788 (78,8%) și 0,779 (77,9%), respectiv.
„Acum putem vedea literalmente multe mai multe indicii legate de diabet în biomarkerii vocali. Prin captarea relațiilor între frecvențe și timp, ne-am extins analiza dincolo de shimmer, jitter și alte trăsături vocale prestabilite și am descoperit combinații complexe de tipare și trăsături acustice care nu erau pe radarul nimănui. Suntem entuziasmați de descoperiri pe măsură ce continuăm să explorăm asocierile dintre biomarkerii vocali și diabetul de tip 2”, a afirmat Yan Fossat.
Studiul avansează cercetările realizate de Klick Labs în 2023, publicate în Mayo Clinic Proceedings: Digital Health, care au analizat înregistrări vocale fixe de o propoziție, alături de vârsta participanților, indicele de masă corporală (IMC) și alte informații de bază despre sănătate. Studiul a identificat 14 trăsături acustice prestabilite, inclusiv înălțimea, intensitatea, shimmer și jitter, asociate cu diabetul de tip 2.
Este important de menționat că noul studiu a raportat o acuratețe echilibrată (care mediază sensibilitatea și specificitatea, acordând o greutate egală identificării persoanelor cu și fără diabet de tip 2), în timp ce cercetarea din 2023 a raportat o acuratețe convențională (procentul tuturor predicțiilor corecte) de 89% pentru femei și 86% pentru bărbați, așa că cifrele nu ar trebui comparate direct. Diferența în cifrele raportate reflectă diferitele intrări, metode, abordări de validare și seturi de date ale studiilor, nu o afirmație că noile modele sunt mai precise.
În ultimii ani, Klick Labs a extins cercetările sale privind biomarkerii vocali în domenii precum hipertensiunea și ovulația, progresele făcându-se în cadrul studiilor privind diabetul pentru a explora:
- Impactul compresiei datelor audio asupra extragerii caracteristicilor pentru detectarea biomarkerilor vocali (JMIR Biomedical Engineering, aprilie 2024)
- Efectele nivelurilor de glucoză asupra frecvenței fundamentale a vocii în diabetul de tip 2 și la persoanele cu normoglicemie (Scientific Reports, august 2024)
- Numărul optim de mostre vocale și programul ideal de înregistrare pentru predicția diabetului de tip 2 (JMIR Biomedical Engineering, iunie 2025)
În iunie 2026, Klick Labs a anunțat că a început o serie de studii cu Mayo Clinic din Florida, explorând utilizarea unor biomarkeri vocali novatori în legătură cu o serie de boli cronice și condiții de sănătate grave.
