La voz como clave: científicos detectan el cáncer de laringe mediante IA y biomarcadores vocales

La voz de cada persona es tan única como una huella dactilar. Sus matices y particularidades no solo nos diferencian, sino que también podrían convertirse en una herramienta clave para la medicina del futuro. Investigadores han descubierto que, al analizar las características acústicas de la voz, es posible detectar alteraciones en las cuerdas vocales que podrían estar relacionadas con enfermedades graves como el cáncer de laringe.

Un reciente estudio del Departamento de Epidemiología Clínica de la Universidad de Salud y Ciencias de Oregón, publicado en Frontiers in Digital Health, demostró que la inteligencia artificial (IA) puede identificar patrones vocales anómalos en etapas tempranas de esta enfermedad. Esta tecnología no invasiva abre la puerta a diagnósticos más rápidos, sencillos y accesibles, con el potencial de mejorar las tasas de supervivencia y reducir la necesidad de procedimientos invasivos.

Cada voz es inconfundible, moldeada por nuestras características anatómicas individuales. Esta singularidad no solo ejerce una función expresiva, sino que ahora se perfila como una herramienta futura en el diagnóstico temprano del cáncer de laringe.

El sorprendente poder del análisis vocal

Un equipo del Departamento de Epidemiología Clínica de la Universidad de Salud y Ciencias de Oregón (OHSU), en colaboración con el proyecto Bridge2AI-Voice del NIH, ha logrado identificar diferencias en varias características acústicas —como el pitch, jitter, shimmer y, especialmente, la relación armónico-ruido (HNR)— entre voces de pacientes sanos y aquellos con lesiones en las cuerdas vocales, incluyendo cáncer de laringe.

Hallazgos clave:

Se analizaron más de 12,500 grabaciones provenientes de 306 participantes. En pacientes masculinos, las diferencias en la relación armónico-ruido y el tono resultaron significativas. En mujeres, fue más difícil detectarlas, posiblemente por el tamaño reducido de la muestra

Este enfoque no invasivo abre la puerta a detectar los primeros signos del cáncer de laringe mediante herramientas basadas en IA, sin necesidad de biopsias o nasoendoscopias invasivas.

Precisión prometedora de la IA, pero con desafíos

Los estudios sistemáticos confirman que la IA ofrece precisión y fiabilidad destacables en la detección de lesiones laríngeas. Por ejemplo, los modelos basados en endoscopias controladas por IA alcanzan sensibilidades y especificidades cercanas al 91 % y una precisión de hasta el 94%.

En cuanto al análisis de voz:

Muestra una sensibilidad promedio del 78 % y una precisión del 86 %. La IA logra distinguir entre voces sanas, voces con cáncer y voces con otras afecciones laríngeas, alcanzando una precisión de entre 0,85 y 0,97 en clasificación binaria, aunque en clasificaciones más complejas (multiclase) la precisión baja a entre 0,75 y 0,83.

Hacia herramientas clínicas más accesibles

Algunos investigadores ya están desarrollando aplicaciones móviles basadas en IA. Por ejemplo, en la Universidad de Emory (EE.UU.), se creó una app que analiza mediante deep learning la voz de un paciente, logrando una precisión cercana al 93 %. La grabación y análisis se realiza en apenas cinco minutos, facilitando potencialmente su uso en entornos clínicos sin especialistas.

El camino hacia la implementación real

Aunque los resultados son prometedores, aún hay desafíos por resolver:

Se necesitan muestras más grandes y diversas, especialmente de mujeres, para aumentar la validez clínica de los modelos. Faltan validaciones en entornos reales y pilotajes clínicos para evaluar su eficacia como herramienta de cribado en atención primaria