Basta uma pergunta simples para a aplicação da Klick estimar qual é o nível de açúcar no sangue (glicémia) e a probabilidade de uma pessoa ter diabetes. Pode parecer estranho mas a base é uma investigação científica desenvolvida pela equipa de Klick e Yan Fossat mostrou hoje em Lisboa o projeto, na conferência Medical AI que decorre hoje na Fundação Champalimaud.

Em conversa com o TEK, Yan Fossat,  explicou que a ideia surgiu do filme Blade Runner, onde uma personagem usava identificação de marcadores por voz, e que se somou à sua própria investigação em biomarcadores digitais. A partir dai começou a aplicar o conceito dos biomarcadores vocais ao diabetes, mas também para a identificação de hipertensão.

“Queríamos um sistema que não fosse invasivo, ou muito caro, e hoje todas as pessoas têm um smartphone”, explica Yan Fossat.

Para já ainda é uma API, não está nas lojas de aplicações porque teria de ter a classificação de dispositivo médico, mas a ideia é dar continuidade ao projeto, com um modelo de negócio baseado em licenciamento. “Por enquanto estamos focados em resolver o problema médico […] estamos a trabalhar na ciência”, justifica.

A equipa treinou um modelo com um grupo de pessoas com diabetes e outras sem a doença, com a mesma distribuição de idade de índice corporal (IMC) e fez análises de algumas frequências na voz. Com esses dados criou o modelo de inteligência artificial que é capaz de processar a informação da voz e perceber se a pessoa está no grupo de  diabéticos ou com propensão para ter diabetes.

Aplicação diabetes Yan Fossat da Klick
Aplicação diabetes Yan Fossat da Klick

Considerando que as diferenças de grupos étnicos, região e até a meteorologia podem influenciar a propensão para ter os níveis de glicémia elevados, a equipa já fez testes no Canadá e na Índia, e um outro grupo fez o mesmo estudo no Luxemburgo e nos Estados Unidos.

“Todos atingiram os mesmos resultados de que as pessoas com diabetes podem ser identificadas pela voz. É um indicador muito bom de que é universal”, adiantou Yan Fossat.

“Ainda temos de testar em mais regiões”, justifica, e neste momento ó investigador está a candidatar-se a uma bolsa no Canadá para fazer um estudo de dois anos com 10 mil pessoas, multi étnico, avaliando também pessoas oriundas do sul da Ásia, explorando também a viabilidade de fatores como os sotaques. “Ainda estamos a fechar as variáveis mas já temos muitas certezas de que funciona com humanos em geral”, defende.

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Por enquanto a aplicação funciona com frases em inglês mas a equipa de investigação está a trabalhar num modelo universal que não esteja ligado à língua. “Pode dizer blablabla, ou falar na sua língua, que o modelo vai entender os indicadores acústicos para fazer o diagnóstico”, explica.

Yan Fossat partilhou ainda que a equipa fez também um estudo com biomarcadores de voz para detetar a hipertensão, em que tinha frase fixas e frases aleatórias, que acabam por ser adaptáveis em qualquer língua, e o modelo não estava à procura de padrões específicos mas dos dados acústicos, e que diz que correu muito bem. Este estudo já foi publicado online.