Diabete, l’intelligenza artificiale lo cerca nella voce: bastano 20 secondi

Un modello di AI identifica le persone a maggior rischio di diabete di tipo 2. Lo studio, condotto su oltre 21mila persone, apre una possibile nuova strada per lo screening, ma c’è ancora un tasso di falsi positivi del 47%

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.

Il modello ha assegnato un punteggio di rischio più elevato alle persone con diabete nel 75% dei casi. La sensibilità è risultata dell’82%, cioè il sistema ha identificato correttamente l’82% delle persone con diabete, ma il dato che impone maggiore cautela nell’interpretazione è però il tasso di falsi positivi, pari al 47%. Inoltre, l’Ai è riuscita a distinguere tra persone a basso, medio e alto rischio sulla base dei valori di HbA1c. Nessuno dei partecipanti classificati nella fascia di rischio più bassa presentava valori compatibili con diabete o prediabete.

Il risultato non significa però che la voce possa oggi sostituire un esame del sangue. Gli stessi ricercatori sottolineano che il modello deve essere sottoposto a un’ulteriore validazione clinica e testato su differenti gruppi di popolazione. Tra le ipotesi per un futuro impiego c’è quella di utilizzare nella medicina generale brevi registrazioni vocali al telefono oppure attraverso un’app come strumento di triage: le persone segnalate come più a rischio potrebbero essere indirizzate a un successivo esame ematico. Ma prima di arrivare alla pratica clinica resta da dimostrare quanto questo approccio sia affidabile e applicabile su larga scala.