Evaluation of Voice Features Using Wav2vec2.0-Based Deep Learning as a Diagnostic Tool in Acromegaly
Este estudo demonstra que um modelo de aprendizado profundo baseado em Wav2Vec2.0 analisando gravações de voz pode distinguir efetivamente pacientes com acromegalia de controles com alta precisão diagnóstica, sugerindo a análise de voz como um biomarcador digital não invasivo promissor para a condição.