Bastano 20 secondi di voce per individuare alcuni segnali associati al diabete di tipo 2. È quanto emerge da uno studio presentato al congresso annuale dell’European Association for the Study of Diabetes (Easd), in corso a Milano, nel quale un modello di intelligenza artificiale ha analizzato brevi registrazioni vocali per identificare le persone a maggior rischio della malattia.
L’obiettivo è utilizzare la voce come uno strumento di screening semplice, rapido e potenzialmente scalabile, affiancando agli attuali esami del sangue una prima valutazione a distanza. Il modello è stato sviluppato dai ricercatori della società deep tech Thymia, in collaborazione con la RMIT University di Melbourne, e addestrato su 63.283 campioni vocali provenienti da 21.129 persone nel Regno Unito e negli Stati Uniti.
Il modello cerca nelle caratteristiche della voce quei cambiamenti che precedenti ricerche avevano associato al diabete di tipo 2, tra cui maggiore raucedine e ruvidità e una diversa capacità di controllare respirazione e voce durante il parlato. Nella fase di validazione, ai partecipanti è stato chiesto di leggere per 20 secondi una delle favole di Esopo, registrando la voce a distanza.
Nella prima valutazione, condotta su 7.319 adulti del Regno Unito, il modello ha assegnato un punteggio di rischio più elevato alle persone che dichiaravano di avere il diabete nell’80% dei casi. La performance è risultata complessivamente simile tra uomini e donne e nelle diverse fasce d’età, ma è stata inferiore nei partecipanti di etnia nera, probabilmente anche per il numero ridotto di persone con diabete presenti in questo gruppo.
Un secondo test ha cercato di verificare il modello rispetto a un parametro clinico, l’emoglobina glicata (HbA1c), il test di riferimento per valutare la glicemia media degli ultimi due-tre mesi. In questo caso sono stati analizzati 801 partecipanti che avevano effettuato un test HbA1c a domicilio entro tre mesi dalla registrazione vocale.
