Diagnóstico y Rehabilitación Basados en Inteligencia Artificial por Voz para el Cáncer Oral y Orofaringeo. (speech omics)

Se instruyó a los participantes a articular tres vocales sostenidas (/a/, /i/, /u/) repetidamente a un volumen y ritmo moderados, con tres repeticiones por vocal y cada enunciado durando al menos un segundo. Desarrollamos un marco de computación neuromórfica que descompone ortogonalmente las características acústicas en representaciones ómicas ultradimensionales, permitiendo la caracterización tanto de lesiones localizadas como de condiciones fisiológicas sistémicas. El estudio recopiló un espectro completo de perfiles biológicos, incluidas características sociodemográficas, métricas tumorales, factores relacionados con la función oral, medidas de resultados informados por los pacientes (PROM), índices inmunoinflamatorios e indicadores del estado de salud general, para investigar exhaustivamente las representaciones paralingüísticas de las características ómicas del habla transformada. Estas características fueron luego evaluadas rigurosamente para su eficacia clínica en múltiples tareas de diagnóstico, incluido el cribado, la detección temprana, el diagnóstico patológico, la estadificación de la enfermedad y la identificación de factores de riesgo.