Innovazione

Intelligenza Artificiale e Diabete: La Voce Come Nuovo Strumento Diagnostico

Un innovativo modello di intelligenza artificiale analizza la voce per individuare segnali di diabete di tipo 2.

In Breve

Come funziona il modello di intelligenza artificiale per il diabete?
Analizza registrazioni vocali di 20 secondi per identificare segnali associati al diabete di tipo 2.
Quali sono i risultati dello studio?
Il modello ha identificato correttamente il diabete nell'80% dei casi in una valutazione su 7.319 adulti.
Può la voce sostituire gli esami ematici?
No, è necessaria ulteriore validazione clinica; la voce non può sostituire gli esami tradizionali.

Un recente studio presentato al congresso dell’European Association for the Study of Diabetes ha rivelato che un modello di intelligenza artificiale (IA) è in grado di identificare segnali di diabete di tipo 2 analizzando registrazioni vocali di appena 20 secondi. Questo sistema, sviluppato da una società di deep tech in collaborazione con la RMIT University di Melbourne, è stato addestrato su un vasto database di 63.283 campioni vocali provenienti da 21.129 individui nel Regno Unito e negli Stati Uniti.

Il modello si basa su cambiamenti vocali noti per essere associati al diabete, come raucedine, ruvidità e alterazioni nel controllo della respirazione. Durante la fase di validazione, i partecipanti hanno registrato la loro voce mentre leggevano una favola di Esopo. I risultati sono stati promettenti: nell’80% dei casi, il modello ha correttamente identificato le persone con diabete tra 7.319 adulti del Regno Unito.

Le prestazioni del modello sono risultate simili tra uomini e donne e tra diverse fasce d’età, anche se la sua efficacia è stata inferiore nei partecipanti di etnia nera, probabilmente a causa del numero limitato di casi di diabete in quel gruppo. In un confronto successivo con i valori di emoglobina glicata (HbA1c), il modello ha identificato un rischio maggiore di diabete nel 75% dei casi analizzati su 801 partecipanti.

Nonostante i risultati incoraggianti, è importante sottolineare che l’analisi vocale non può sostituire gli esami ematici tradizionali. Sono necessarie ulteriori validazioni cliniche e test su popolazioni diverse per confermare l’affidabilità del modello. Tuttavia, l’uso di brevi registrazioni vocali tramite telefono o app potrebbe rappresentare un innovativo strumento di triage in medicina generale, indirizzando a esami più approfonditi le persone a maggior rischio.