Innovazione nella Diagnosi del Diabete: L’Intelligenza Artificiale Analizza la Voce

Un recente studio ha rivelato come un modello di intelligenza artificiale (AI) possa identificare segnali associati al diabete di tipo 2 analizzando brevi registrazioni vocali di soli 20 secondi. Questo innovativo sistema è stato presentato al congresso dell’European Association for the Study of Diabetes e sviluppato da una società di deep tech in collaborazione con la RMIT University di Melbourne.

Il modello è stato addestrato su un vasto campione di 63.283 registrazioni vocali provenienti da 21.129 persone nel Regno Unito e negli Stati Uniti. La ricerca si è concentrata su cambiamenti vocali noti per essere associati al diabete, come raucedine, ruvidità e alterazioni nel controllo della respirazione durante il parlato.

Durante la fase di validazione, i partecipanti hanno letto una favola di Esopo per 20 secondi, registrando la loro voce a distanza. In una prima valutazione condotta su 7.319 adulti del Regno Unito, il modello ha identificato con successo il diabete nell’80% dei casi, mostrando prestazioni simili tra uomini e donne e in diverse fasce d’età. Tuttavia, si è notato che la performance era inferiore nei partecipanti di etnia nera, probabilmente a causa del numero ridotto di persone con diabete in quel gruppo.

In un secondo confronto con i valori di emoglobina glicata (HbA1c), analizzato su 801 partecipanti che avevano effettuato il test a domicilio entro tre mesi dalla registrazione vocale, il modello ha indicato un rischio più alto di diabete nel 75% dei casi. La sensibilità del modello è stata dell’82%, mentre il tasso di falsi positivi ha raggiunto il 47%.

Inoltre, l’intelligenza artificiale è stata in grado di classificare i partecipanti in categorie di rischio basso, medio e alto sulla base dei valori di HbA1c. È interessante notare che nessuno dei partecipanti nella fascia di rischio più bassa presentava valori compatibili con diabete o prediabete.

Tuttavia, è importante sottolineare che i risultati non implicano che l’analisi vocale possa sostituire gli esami ematici tradizionali. Il modello richiede ulteriori validazioni cliniche e test su popolazioni diverse per confermarne l’affidabilità.

Tra le possibili applicazioni future di questa tecnologia, si ipotizza l’uso di brevi registrazioni vocali tramite telefono o app come strumento di triage nella medicina generale. Questo approccio potrebbe indirizzare i pazienti a successivi esami ematici, migliorando l’efficienza nella diagnosi del diabete. Tuttavia, resta da dimostrare l’affidabilità e l’applicabilità su larga scala di questo sistema innovativo.