O avanço da inteligência artificial tem ampliado significativamente as possibilidades diagnósticas e terapêuticas em diferentes áreas da saúde, como radiologia, neurologia e medicina preventiva. Nos últimos anos, essas tecnologias também passaram a ser investigadas na Fonoaudiologia, especialmente para análise automatizada de sinais de fala e voz.

Segundo Rehman et al. (2024), nesse contexto, modelos computacionais de aprendizagem de máquina podem analisar parâmetros acústicos extraídos do sinal vocal como variações de frequência e amplitude e identificar padrões associados a vozes saudáveis ou patológicas. Para aumentar o desempenho desses modelos, etapas de seleção de variáveis frequentemente são incorporadas ao processamento dos dados antes da classificação propriamente dita. Entre os métodos utilizados para esse fim, estão técnicas amplamente empregadas em sistemas de análise de voz e reconhecimento de padrões.

Fonte: REHMAN, Mujeeb Ur et al. Voice disorder detection using machine learning algorithms: An application in speech and language pathology. Engineering Applications of Artificial Intelligence, v. 133, 2024.

Com base no conhecimento atual sobre a aplicação da inteligência artificial na análise de sinais vocais, especialmente em estudos que investigam seu uso na identificação de alterações de voz, sobre o principal objetivo da utilização dessas tecnologias na Fonoaudiologia, é CORRETO afirmar que se trata de: