Uma equipe de pesquisadores está explorando novas fronteiras no diagnóstico precoce do Diabetes Mellitus Tipo 2 (DM2) utilizando a voz dos pacientes como indicador. O DM2 é uma doença metabólica crônica que afeta milhões de pessoas globalmente e exerce um impacto significativo na saúde e nos sistemas de saúde. Com o avanço da tecnologia e o potencial da inteligência artificial (IA), a detecção precoce do DM2 pode se tornar mais acessível e eficaz. Neste artigo, mergulharemos nas pesquisas que revelam como a voz humana pode ser uma ferramenta crucial na luta contra o DM2.
Recentemente, a voz emergiu como uma ferramenta promissora para a detecção de doenças, tornando-se uma aliada inesperada na busca pela saúde. A vantagem fundamental da voz é a não invasividade, tornando possível a análise da saúde sem a necessidade de procedimentos desconfortáveis. Além disso, a voz pode ser registrada de maneira acessível e conveniente, usando smartphones ou dispositivos portáteis. Essa abordagem pode ser particularmente útil em comunidades remotas com acesso limitado aos serviços de saúde.
A voz humana é o resultado de um complexo processo que envolve o sistema respiratório, o sistema nervoso e a laringe. Qualquer alteração em um desses sistemas pode afetar a voz de uma pessoa, tornando-a uma janela para sua saúde. No caso do diabetes, pesquisas sugerem que os níveis elevados de glicose no sangue podem afetar as cordas vocais, levando a alterações detectáveis na voz. Além disso, o DM2 está associado a condições como neuropatia periférica e miopatia, que podem impactar a voz de diferentes maneiras.
Como o diabetes tipo 2 afeta a voz
Pacientes com DM2 frequentemente enfrentam períodos prolongados de altos níveis de glicose no sangue. Estudos sugerem que essas concentrações pontuais de glicose podem prejudicar a elasticidade das cordas vocais. Além disso, a exposição crônica à glicose elevada pode causar neuropatia periférica e miopatia, que envolvem danos às fibras nervosas e musculares, respectivamente.
A miopatia, em particular, está correlacionada com um aumento na prevalência de distúrbios de voz e disfagia, devido à fraqueza muscular na laringe. Rouquidão, esforço vocal e afonia também são comuns em pacientes com neuropatia diabética. Além disso, o DM2 tem sido associado a distúrbios psicológicos, como depressão, ansiedade e diminuição da função cognitiva, todos os quais podem afetar a voz de uma pessoa.
No geral, essas descobertas fornecem uma base sólida para a investigação de diferenças vocais em pacientes com DM2 em comparação com indivíduos saudáveis.
O objetivo da pesquisa: detecção do DM2 pela voz
Os pesquisadores têm como objetivo avaliar a viabilidade da voz como uma ferramenta para a predição e detecção do DM2. Embora tenham sido obtidos alguns resultados promissores em estudos preliminares, ainda há desafios a serem superados. Um deles é a falta de dados suficientes sobre alterações vocais entre indivíduos não diabéticos e com DM2 da mesma faixa etária e com índice metabólico básico (IMC) semelhante. Além disso, a análise não foi realizada em uma sentença fixa, o que é um passo crucial para determinar alterações na voz relacionadas à glicose.
Metodologia da pesquisa
Para conduzir o estudo, os pesquisadores recrutaram um total de 267 participantes na Índia, divididos em dois grupos: não diabéticos (79 mulheres e 113 homens) e pacientes com DM2 (18 mulheres e 57 homens), com base nas diretrizes da American Diabetes Association. Os participantes utilizaram um aplicativo de smartphone para gravar uma frase específica até seis vezes por dia, ao longo de duas semanas, resultando em um total de 18.465 gravações.
A pesquisa envolveu a extração de 14 características acústicas de cada gravação, com o objetivo de analisar as diferenças entre os dois grupos e desenvolver uma metodologia de predição do status de DM2 com base nas características vocais.
Resultados promissores
No geral, os resultados do estudo indicam que existem alterações vocais distintas em indivíduos com DM2 em comparação com aqueles sem a condição. A análise da voz mostra um grande potencial como ferramenta de pré-triagem ou monitoramento do DM2, especialmente quando combinada com outros fatores de risco associados à doença, como idade e IMC.
