Un algoritmo informático puede predecir la enfermedad arterial coronaria sólo escuchando la voz del paciente

Un algoritmo informático basado en la inteligencia artificial (IA) es capaz de predecir con exactitud la probabilidad de que una persona sufriera problemas cardíacos relacionados con la obstrucción de las arterias basándose únicamente en grabaciones de voz.

según un estudio presentado en la 71ª Sesión Científica Anual del Colegio Americano de Cardiología y publicado en la revista ‘Mayo Clinic Proceedings’.

Los investigadores descubrieron que las personas con una puntuación alta en los biomarcadores de voz tenían 2,6 veces más probabilidades de sufrir problemas importantes relacionados con la enfermedad arterial coronaria (EAC), una acumulación de placa en las arterias del corazón, y tres veces más probabilidades de mostrar indicios de acumulación de placa en las pruebas médicas, en comparación con los que tenían una puntuación baja.

Aunque la tecnología aún no está lista para su uso en la clínica, la demostración sugiere que el análisis de la voz podría ser una poderosa herramienta de cribado para identificar a los pacientes que podrían beneficiarse de un seguimiento más estrecho de los eventos relacionados con la EAC. Los investigadores afirman que este método podría ser especialmente útil en la prestación de asistencia sanitaria a distancia y la telesalud.

«La telemedicina no es invasiva, es rentable y eficiente, y ha cobrado una importancia creciente durante la pandemia», afirma el doctor Jaskanwal Deep Singh Sara, becario de cardiología de Mayo Clinic y autor principal del estudio.

«No estamos sugiriendo que la tecnología de análisis de la voz sustituya a los médicos o reemplace los métodos existentes de prestación de atención médica –puntualiza–, pero creemos que hay una enorme oportunidad para que la tecnología de la voz actúe como complemento de las estrategias existentes. Proporcionar una muestra de voz es muy intuitivo e incluso agradable para los pacientes, y podría convertirse en un medio escalable para mejorar la gestión de los pacientes».

Los científicos no han llegado a la conclusión de por qué ciertas características de la voz parecen ser indicativas de EAC, pero Sara cree que el sistema nervioso autónomo puede desempeñar un papel.

El estudio representa la primera vez que se utiliza el análisis de la voz para predecir los resultados de la EAC en pacientes a los que se hizo un seguimiento prospectivo después de un examen inicial. En estudios anteriores se examinaron retrospectivamente los marcadores de voz asociados a la EAC y la insuficiencia cardíaca. Otros grupos de investigación han explorado el uso de una tecnología similar para una serie de trastornos, incluyendo la enfermedad de Parkinson, la enfermedad de Alzheimer y la COVID-19.

Para el nuevo estudio, los investigadores reclutaron a 108 pacientes que fueron remitidos para un angiograma coronario, un procedimiento de imagen de rayos X utilizado para evaluar el estado de las arterias del corazón.

Se pidió a los participantes que grabaran tres muestras de voz de 30 segundos utilizando la aplicación para teléfonos inteligentes Vocalis Health. Para la primera muestra, los participantes leyeron un texto preparado. Para la segunda muestra, se les pidió que hablaran libremente sobre una experiencia positiva, y para la tercera, hablaron libremente sobre una experiencia negativa.

A continuación, el algoritmo de Vocalis Health analizó las muestras de voz de los participantes. El sistema basado en IA había sido entrenado para analizar más de 80 características de las grabaciones de voz, como la frecuencia, la amplitud, el tono y la cadencia, basándose en un conjunto de entrenamiento de más de 10.000 muestras de voz recogidas en Israel.

En estudios anteriores, los investigadores identificaron seis características que estaban altamente correlacionadas con la enfermedad arterial coronaria. Para el nuevo estudio, los investigadores combinaron estas características en una única puntuación, expresada como un número entre -1 y 1 para cada individuo. Un tercio de los pacientes se clasificó con una puntuación alta y dos tercios con una puntuación baja.

«No podemos escuchar estas características particulares nosotros mismos –explica Sara–. Esta tecnología está utilizando el aprendizaje automático para cuantificar algo que no es fácilmente cuantificable para nosotros usando nuestros cerebros humanos y nuestros oídos humanos».

Se realizó un seguimiento de los participantes en el estudio durante dos años. De los que tenían una puntuación alta de biomarcadores de voz, el 58,3% visitó el hospital por dolor en el pecho o sufrió un síndrome coronario agudo (un tipo de problema cardíaco importante que incluye ataques cardíacos), el punto final primario compuesto del estudio, en comparación con el 30,6% de los que tenían una puntuación baja de biomarcadores de voz.

Los participantes con una puntuación alta de biomarcadores de voz también tenían más probabilidades de dar positivo en una prueba de esfuerzo o de que se les diagnosticara una EAC en una angiografía posterior (el criterio de valoración secundario compuesto).

Los científicos no han llegado a la conclusión de por qué ciertas características de la voz parecen ser indicativas de EAC, pero Sara cree que el sistema nervioso autónomo puede desempeñar un papel.

Esta parte del sistema nervioso regula las funciones corporales que no están bajo control consciente, lo que incluye tanto la laringe como muchos aspectos del sistema cardiovascular, como la frecuencia cardíaca y la presión arterial. Por lo tanto, es posible que la voz proporcione pistas sobre el funcionamiento del sistema nervioso autónomo y, por extensión, aporte información sobre la salud cardiovascular, afirma.

El estudio se llevó a cabo con angloparlantes del medio oeste de Estados Unidos utilizando un software entrenado con muestras de voz recogidas en Israel. Sara apunta que se necesitan más pruebas para determinar si el enfoque es generalizable y escalable en todos los idiomas, países, culturas y entornos sanitarios. Y añade que también será importante abordar los problemas de seguridad y privacidad antes de incorporar esta tecnología a la telemedicina o a las evaluaciones sanitarias in situ.

«Sin duda es un campo apasionante, pero aún queda mucho trabajo por hacer –asegura–. Tenemos que conocer las limitaciones de los datos que tenemos, y necesitamos realizar más estudios en poblaciones más diversas, ensayos más amplios y más estudios prospectivos como éste».

Fuente: Europa Press

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