Il nuovo studio ha scoperto che registrazioni vocali di dieci secondi interpretate dall’intelligenza artificiale, potrebbero essere utilizzate per lo screening del diabete di tipo 2. Il modello sviluppato dagli scienziati di Klick Labs era accurato all’89% per le donne e all’86% per gli uomini.
Lo studio suggerisce che il diabete di tipo 2 induce sottili cambiamenti nella voce di una persona, questi cambiamenti, come le variazioni di tono e intensità, non sono facilmente percepibili dall’orecchio umano ma possono essere rilevati e analizzati attraverso una tecnologia specializzata.
La ricerca suggerisce un potenziale spostamento verso metodi di screening preliminare più accessibili ed economici per il diabete di tipo 2, una condizione che rimane non diagnosticata in quasi la metà dei 240 milioni di adulti colpiti a livello globale.
Il team di ricercatori nello studio pubblicato nella rivista Mayo Clinic Proceedings: Digital Health, ai partecipanti, sia non diabetici sia con diabete di tipo 2, ha chiesto di registrare una frase sei volte il giorno per due settimane utilizzando i loro smartphone.
È stato evidenziato che un totale di 267 partecipanti hanno contribuito a più di 18.000 registrazioni, che sono state poi analizzate per differenze in 14 caratteristiche vocali, tra cui tono e intensità.
Il modello di intelligenza artificiale ha utilizzato queste caratteristiche vocali, insieme a dati sanitari di base come età, sesso, altezza e peso, per distinguere tra individui non diabetici e quelli con diabete di tipo 2.
Jaycee Kaufman, ricercatore presso Klick Labs e primo autore dello studio, ha dichiarato:
«La nostra ricerca evidenzia variazioni vocali significative tra individui con e senza diabete di tipo 2».
Yan Fossat, vicepresidente di Klick Labs, ha evidenziato le implicazioni dello studio, suggerendo che:
«Il nuovo metodo potrebbe rivoluzionare le pratiche sanitarie come strumento di screening digitale accessibile e conveniente».
Il team di ricercatori sebbene i risultati siano incoraggianti, intendono condurre ulteriori studi per confermare i loro risultati ed esplorare l’applicabilità dell’analisi vocale nella diagnosi di altre condizioni, come il prediabete e l’ipertensione.
Ulteriori ricerche che coinvolgano gruppi di partecipanti più estesi e diversificati, sono considerate necessarie per convalidare l’analisi vocale come strumento di screening universalmente efficace e affidabile per il diabete di tipo 2.
