Pronunciare poche frasi davanti allo smartphone potrebbe essere sufficiente per valutare il rischio di diabete di tipo 2. È la prospettiva emersa da una ricerca presentata al congresso dell’Associazione Europea per lo Studio del Diabete (EASD), che ha mostrato come l’intelligenza artificiale possa individuare sottili variazioni nella voce e nella respirazione associate alla malattia.
L’idea è semplice: trasformare smartphone e telefonate in strumenti di screening rapidi e non invasivi, capaci di segnalare le persone che potrebbero aver bisogno di ulteriori accertamenti.
L’IA analizza 20 secondi di parlato
Niente aghi e, almeno nella fase iniziale, nessun prelievo di sangue: il sistema analizza una breve registrazione della voce e restituisce una stima del rischio.
Lo studio è condotto da ricercatori del Royal Melbourne Institute of Technology in collaborazione con la società deep-tech Thymia. Il team ha sviluppato un algoritmo di intelligenza artificiale addestrato a riconoscere alcuni segnali vocali associati al diabete di tipo 2.
Alla base dell’approccio ci sono osservazioni già presenti nella letteratura scientifica: il diabete può essere associato a modificazioni molto sottili del controllo della respirazione e delle caratteristiche della voce, difficili da percepire a orecchio nudo.
Per addestrare il modello sono utilizzate oltre 63.000 registrazioni vocali. Nella sperimentazione, ai partecipanti è chiesto di leggere per circa 20 secondi una breve favola di Esopo, mentre l’intelligenza artificiale analizzava le caratteristiche del parlato.
Come funziona il triage vocale?
I risultati indicano che l’approccio potrebbe avere un potenziale ruolo nello screening del diabete.
- Accuratezza intorno all’80-82%: il sistema ha attribuito punteggi di rischio più elevati alle persone con diabete rispetto ai soggetti sani. I risultati sono inoltre confrontati con i valori dell’emoglobina glicata (HbA1c), un parametro utilizzato per valutare il controllo della glicemia nel tempo.
- Nessun caso di diabete o prediabete tra i soggetti classificati a basso rischio: nella sperimentazione, nessuno dei partecipanti inseriti dall’algoritmo nella fascia di rischio più bassa presentava valori compatibili con diabete o prediabete.
Restano però alcune limitazioni. Condizioni come obesità e ipertensione possono modificare la voce e la respirazione, rendendo più complessa l’interpretazione dei segnali da parte dell’algoritmo.
Per questo motivo, la tecnologia non nasce per sostituire gli esami del sangue né per formulare una diagnosi definitiva. L’obiettivo è piuttosto quello di creare un sistema di triage rapido e non invasivo: una persona identificata come potenzialmente ad alto rischio potrebbe essere indirizzata al medico per effettuare gli esami diagnostici necessari.
Se ulteriormente validato, un sistema di questo tipo potrebbe rendere più semplice individuare precocemente le persone che necessitano di controlli, favorendo l’intervento prima che la malattia provochi complicanze.
Foto di Pavel Danilyuk: https://www.pexels.com/it-it/foto/mani-tenendo-medico-dottore-7653129/
