Cr\u00e9dito: Unsplash\/CC0 Public Domain <\/p>\n
Un algoritmo inform\u00e1tico basado en inteligencia artificial (IA) predijo con precisi\u00f3n la probabilidad de que una persona sufra problemas card\u00edacos relacionados con arterias obstruidas seg\u00fan solo en grabaciones de voz, en un estudio presentado en la 71\u00aa Sesi\u00f3n Cient\u00edfica Anual del Colegio Americano de Cardiolog\u00eda. <\/p>\n
Los investigadores descubrieron que las personas con una puntuaci\u00f3n alta en biomarcadores de voz ten\u00edan 2,6 veces m\u00e1s probabilidades de sufrir problemas importantes asociados con la enfermedad de las arterias coronarias (CAD), una acumulaci\u00f3n de placa en las arterias del coraz\u00f3n, y tres veces m\u00e1s probabilidades de mostrar evidencia de placa. acumulaci\u00f3n en las pruebas m\u00e9dicas en comparaci\u00f3n con aquellos que ten\u00edan una puntuaci\u00f3n baja. Si bien la tecnolog\u00eda a\u00fan no est\u00e1 lista para su uso en la cl\u00ednica, la demostraci\u00f3n sugiere que el an\u00e1lisis de voz podr\u00eda ser una poderosa herramienta de detecci\u00f3n para identificar a los pacientes que pueden beneficiarse de un control m\u00e1s cercano de los eventos relacionados con CAD. Los investigadores dijeron que este enfoque podr\u00eda ser particularmente \u00fatil en la atenci\u00f3n m\u00e9dica remota y la telesalud.<\/p>\n
\u00abLa telemedicina no es invasiva, es rentable y eficiente, y se ha vuelto cada vez m\u00e1s importante durante la pandemia\u00bb, dijo Jaskanwal Deep Singh Sara. , MD, miembro de cardiolog\u00eda de Mayo Clinic y autor principal del estudio. \u00abNo estamos sugiriendo que la tecnolog\u00eda de an\u00e1lisis de voz reemplace a los m\u00e9dicos o los m\u00e9todos existentes de prestaci\u00f3n de atenci\u00f3n m\u00e9dica, pero creemos que existe una gran oportunidad para que la tecnolog\u00eda de voz act\u00fae como un complemento de las estrategias existentes. Proporcionar una muestra de voz es muy intuitivo e incluso agradable para los pacientes, y podr\u00eda convertirse en un medio escalable para mejorar el manejo de los pacientes.<\/p>\n
El estudio representa la primera vez que se utiliza el an\u00e1lisis de voz para predecir los resultados de CAD en pacientes que fueron seguidos prospectivamente despu\u00e9s de una evaluaci\u00f3n inicial . Estudios anteriores examinaron retrospectivamente los marcadores de voz asociados con CAD e insuficiencia card\u00edaca. Otros grupos de investigaci\u00f3n han explorado el uso de tecnolog\u00eda similar para una variedad de trastornos, incluida la enfermedad de Parkinson, la enfermedad de Alzheimer y COVID-19.<\/p>\n
Para el En el nuevo estudio, los investigadores reclutaron a 108 pacientes que fueron remitidos para un angiograma coronario, un procedimiento de im\u00e1genes de rayos X que se usa para evaluar el estado de las arterias del coraz\u00f3n. Se les pidi\u00f3 que grabaran tres muestras de voz de 30 segundos utilizando la aplicaci\u00f3n para tel\u00e9fonos inteligentes Vocalis Health. Para la primera muestra, los participantes leen un texto preparado. Para la segunda muestra, se les pidi\u00f3 que hablaran libremente sobre una experiencia positiva y para la tercera, hablaron libremente sobre una experiencia negativa.<\/p>\n
El algoritmo Vocalis Health luego analiz\u00f3 las muestras de voz de los participantes. El sistema basado en IA hab\u00eda sido entrenado para analizar m\u00e1s de 80 caracter\u00edsticas de las grabaciones de voz, como la frecuencia, la amplitud, el tono y la cadencia, seg\u00fan un conjunto de entrenamiento de m\u00e1s de 10 000 muestras de voz recopiladas en Israel. En estudios anteriores, los investigadores identificaron seis caracter\u00edsticas que estaban altamente correlacionadas con CAD. Para el nuevo estudio, los investigadores combinaron estas caracter\u00edsticas en una sola puntuaci\u00f3n, expresada como un n\u00famero entre -1 y 1 para cada individuo. Se clasific\u00f3 a un tercio de los pacientes con una puntuaci\u00f3n alta y dos tercios con una puntuaci\u00f3n baja.<\/p>\n
\u00abNosotros mismos no podemos escuchar estas caracter\u00edsticas particulares\u00bb, dijo Sara. \u00abEsta tecnolog\u00eda utiliza el aprendizaje autom\u00e1tico para cuantificar algo que no es f\u00e1cilmente cuantificable para nosotros usando nuestros cerebros humanos y nuestros o\u00eddos humanos\u00bb.<\/p>\n
Los participantes del estudio fueron seguidos durante dos a\u00f1os. De los que ten\u00edan una puntuaci\u00f3n alta en los biomarcadores de voz, el 58,3 % visit\u00f3 el hospital por dolor tor\u00e1cico o sufri\u00f3 un s\u00edndrome coronario agudo (un tipo de problema card\u00edaco importante que incluye ataques card\u00edacos), el criterio principal de valoraci\u00f3n compuesto del estudio, en comparaci\u00f3n con el 30,6 % de los que ten\u00edan una puntuaci\u00f3n baja puntuaci\u00f3n de biomarcadores de voz. Los participantes con un puntaje de biomarcador de voz alto tambi\u00e9n ten\u00edan m\u00e1s probabilidades de tener una prueba de esfuerzo positiva o de ser diagnosticados con CAD durante un angiograma posterior (el criterio de valoraci\u00f3n secundario compuesto).<\/p>\n
Los cient\u00edficos no han concluido por qu\u00e9 ciertas caracter\u00edsticas de la voz parecen ser indicativo de CAD, pero Sara dijo que el sistema nervioso aut\u00f3nomo puede desempe\u00f1ar un papel. Esta parte del sistema nervioso regula las funciones corporales que no est\u00e1n bajo control consciente, lo que incluye tanto la laringe como muchos aspectos del sistema cardiovascular, como la frecuencia card\u00edaca y la presi\u00f3n arterial. Por lo tanto, es posible que la voz pueda proporcionar pistas sobre c\u00f3mo funciona el sistema nervioso aut\u00f3nomo y, por extensi\u00f3n, brindar informaci\u00f3n sobre la salud cardiovascular, dijo Sara.<\/p>\n
El estudio se realiz\u00f3 con angloparlantes en el Medio Oeste EE. UU. usando software entrenado en muestras de voz recolectadas en Israel. Sara dijo que se necesitan m\u00e1s pruebas para determinar si el enfoque es generalizable y escalable entre idiomas, pa\u00edses, culturas y entornos de atenci\u00f3n m\u00e9dica. Agreg\u00f3 que tambi\u00e9n ser\u00e1 importante abordar los problemas de seguridad y privacidad antes de incorporar dicha tecnolog\u00eda a la telemedicina o a las evaluaciones de salud en el sitio.<\/p>\n
\u00abDefinitivamente es un campo emocionante, pero a\u00fan queda mucho trabajo por hacer\u00bb. hecho\u00bb, dijo Sara. \u00abTenemos que conocer las limitaciones de los datos que tenemos, y necesitamos realizar m\u00e1s estudios en poblaciones m\u00e1s diversas, ensayos m\u00e1s grandes y m\u00e1s estudios prospectivos como este\u00bb. <\/p>\n
Explore m\u00e1s<\/p>\n
Se descubri\u00f3 que los algoritmos de copia de voz pueden enga\u00f1ar a los dispositivos de reconocimiento de voz M\u00e1s informaci\u00f3n:<\/strong> Conferencia: accscientificsession.acc.org\/ Proporcionado por el Colegio Americano de Cardiolog\u00eda Cita<\/strong>: Hablando desde el coraz\u00f3n: \u00bfPodr\u00eda tu voz revelar la salud de tu coraz\u00f3n? (2022, 24 de marzo) recuperado el 29 de agosto de 2022 de https:\/\/medicalxpress.com\/news\/2022-03-heart-voice-reveal-health.html Este documento est\u00e1 sujeto a derechos de autor. Aparte de cualquier trato justo con fines de estudio o investigaci\u00f3n privados, ninguna parte puede reproducirse sin el permiso por escrito. El contenido se proporciona \u00fanicamente con fines informativos.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Cr\u00e9dito: Unsplash\/CC0 Public Domain Un algoritmo inform\u00e1tico basado en inteligencia artificial (IA) predijo con precisi\u00f3n la probabilidad de que una persona sufra problemas card\u00edacos relacionados con arterias obstruidas seg\u00fan solo en grabaciones de voz, en un estudio presentado en la 71\u00aa Sesi\u00f3n Cient\u00edfica Anual del Colegio Americano de Cardiolog\u00eda. Los investigadores descubrieron que las personas … Continuar leyendo \u00abHablando desde el coraz\u00f3n: \u00bfPodr\u00eda su voz revelar la salud de su coraz\u00f3n?\u00bb<\/span><\/a><\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"","ping_status":"","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[1],"tags":[],"class_list":["post-9838","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-general"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/9838","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=9838"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/9838\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=9838"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=9838"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=9838"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}