Un’Intelligenza Artificiale per Riconoscere il Diabete dalla Voce

Un recente studio ha dimostrato che un modello di intelligenza artificiale (IA) può identificare segnali associati al diabete di tipo 2 analizzando brevi registrazioni vocali di soli 20 secondi. La ricerca, presentata al congresso dell’European Association for the Study of Diabetes, è stata sviluppata 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. Esso cerca cambiamenti vocali noti per essere associati al diabete, come raucedine, ruvidità e alterazioni nel controllo della respirazione e della voce durante il parlato.

Durante la fase di validazione, i partecipanti hanno registrato la loro voce mentre leggevano una favola di Esopo. In una prima valutazione su 7.319 adulti del Regno Unito, il modello ha identificato correttamente il diabete nell’80% dei casi, mostrando prestazioni simili tra uomini e donne e tra diverse fasce d’età. Tuttavia, la performance si è rivelata inferiore nei partecipanti di etnia nera, probabilmente a causa del numero ridotto di casi di diabete in quel gruppo.

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

Il sistema è inoltre in grado di classificare i partecipanti in base ai valori di HbA1c, distinguendo tra basso, medio e alto rischio. È interessante notare che nessuno dei partecipanti classificati 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 necessita di ulteriori validazioni cliniche e test su popolazioni diverse per confermarne l’affidabilità.

Tra le potenziali applicazioni future, si ipotizza l’utilizzo di brevi registrazioni vocali tramite telefono o app come strumento di triage in medicina generale, per indirizzare a successivi esami ematici le persone segnalate a maggior rischio. Resta comunque da dimostrare l’efficacia e l’applicabilità su larga scala di questa innovativa tecnologia.