La inteligencia artificial pronto diagnosticará el cáncer en humanos con sólo escucharnos hablar

Un nuevo estudio examina cómo los patrones ocultos en la voz humana podrían actuar como indicadores tempranos de enfermedades. El cáncer de laringe, también conocido como cáncer de la caja de la voz, sigue siendo un importante problema de salud pública a nivel mundial. En 2021, se estimó que 1,1 millones de personas fueron diagnosticadas con esta enfermedad en todo el mundo y alrededor de 100.000 fallecieron a causa de ella. El tabaquismo, el consumo excesivo de alcohol y la infección por el virus del papiloma humano (VPH) son factores de riesgo clave. Las tasas de supervivencia varían considerablemente, oscilando entre el 35 % y el 78 % a los cinco años con tratamiento, dependiendo de la ubicación del tumor y la etapa en la que se diagnostique.

El diagnóstico temprano es fundamental para mejorar los resultados. Actualmente, el diagnóstico suele basarse en la videorinoendoscopia y las biopsias de tejido, estos son procedimientos invasivos y a menudo de difícil acceso inmediato. La demora en la consulta con un especialista puede retrasar el diagnóstico y, por lo tanto, el tratamiento.

Una nueva investigación publicada en la revista Frontiers in Digital Health propone un enfoque diferente. Los científicos han descubierto que cambios sutiles en la voz pueden revelar anomalías en las cuerdas vocales. Estas lesiones de las cuerdas vocales pueden ser inofensivas, como nódulos o pólipos, pero también pueden indicar cáncer de laringe en etapa temprana. Los hallazgos apuntan a un posible nuevo uso de la inteligencia artificial, la identificación de signos tempranos de cáncer mediante el análisis de la voz.

El doctor Philip Jenkins, investigador postdoctoral en informática clínica de la Universidad de Salud y Ciencias de Oregón y autor principal del estudio, afirmó que «aquí demostramos que con este conjunto de datos podemos utilizar biomarcadores vocales para distinguir las voces de pacientes con daño en las cuerdas vocales de las de aquellos sin dicho daño».

La informática clínica es una rama especializada de la informática sanitaria que se ocupa del uso de datos, información y tecnología para mejorar la prestación de atención médica; esto permite aumentar la seguridad del paciente y facilitar el trabajo de los profesionales sanitarios.

Jenkins y su equipo están participando en el proyecto Bridge2AI-Voice, que forma parte de la iniciativa Puente hacia la Inteligencia Artificial de los Institutos Nacionales de la Salud (NIH). Este esfuerzo nacional busca aplicar la inteligencia artificial a problemas biomédicos complejos. Para este estudio, los investigadores analizaron el tono, la entonación, el volumen y la claridad de la voz utilizando la primera versión pública del conjunto de datos Bridge2AI-Voice, que incluye 12.523 grabaciones de 306 participantes en Norteamérica.

Aunque sólo una parte de estas grabaciones procedía de personas diagnosticadas con cáncer de laringe, lesiones benignas de las cuerdas vocales u otros trastornos de la voz, como disfonía espasmódica y parálisis unilateral de las cuerdas vocales.

El equipo analizó varias características medibles del habla. En la que se incluyeron la frecuencia fundamental promedio, es decir, el tono de la voz, la fluctuación de tono (jitter) y las variaciones de amplitud (shimmer). También midieron la relación armónico-ruido, que compara el sonido organizado con el ruido de fondo del habla.

Tras el estudio, los investigadores observaron diferencias claras en la relación armónico-ruido y el tono de voz entre hombres sin trastornos, hombres con lesiones benignas y hombres con cáncer de laringe. Sin embargo, no se encontraron patrones similares en las mujeres, aunque los investigadores señalan que un conjunto de datos más amplio podría revelar tendencias importantes.

El estudio indica que los cambios en la relación armónico-ruido podrían ayudar a monitorizar la progresión del daño en las cuerdas vocales y a detectar precozmente el cáncer de laringe, sobre todo en hombres. Jenkins subrayó que «sus resultados demuestran que los conjuntos de datos amplios, multicéntricos y recopilados de forma ética, como Bridge2AI-Voice, podrían convertir pronto nuestra voz en un biomarcador práctico para el riesgo de cáncer en la práctica clínica».

Con estos resultados iniciales, el siguiente paso es aplicar los algoritmos a conjuntos de datos más amplios y evaluar su rendimiento en entornos clínicos.

Además, Jenkins añadió que «para pasar de este estudio a una herramienta de IA que identifique daños en las cuerdas vocales, entrenaremos modelos con conjuntos de grabaciones aún mayores, etiquetadas por expertos. A continuación, debemos probar el sistema para asegurarnos de que funcione igual de bien en mujeres y hombres. Ya se están realizando pruebas piloto con herramientas de salud basadas en la voz. Según nuestros hallazgos, estimo que con conjuntos de datos más amplios y validación clínica, herramientas similares para detectar daños en las cuerdas vocales podrían entrar en fase piloto en los próximos años».