I risultati, pubblicati su Mayo Clinic Proceedings: Digital Health, hanno riportato un’accuratezza dell’89% per le donne e dell’86% per gli uomini nel predire il diabete di tipo 2 dalle caratteristiche acustiche della voce.
CREDITO
Klick Labs
Gli scienziati di Klick Labs rivelano come la tecnologia vocale potrebbe rivoluzionare il rilevamento del diabete di tipo 2
La diagnosi precoce del diabete di tipo 2 è fondamentale per prevenire complicanze gravi e migliorare la qualità della vita dei pazienti. Tradizionalmente, questo processo richiede test di laboratorio invasivi e un monitoraggio costante dei livelli di glucosio nel sangue. Tuttavia, un nuovo studio condotto da scienziati di Klick Labs ha sollevato la possibilità che 10 secondi di voce e l’intelligenza artificiale possano rappresentare il futuro della diagnosi del diabete.
L’idea che la voce umana possa rivelare segnali di malattie non è nuova. La ricerca precedente ha dimostrato che i cambiamenti nelle caratteristiche vocali possono essere associati a condizioni mediche come il Parkinson e la depressione. Tuttavia, l’impiego dell’intelligenza artificiale per analizzare brevi frammenti di voce allo scopo di diagnosticare il diabete è una scoperta rivoluzionaria.
Il team di ricerca di Klick Labs ha condotto uno studio su un vasto campione di pazienti diabetici di tipo 2, registrando campioni vocali di ciascuno di essi. Questi campioni vocali sono stati quindi analizzati da algoritmi di intelligenza artificiale addestrati per identificare modelli vocali associati al diabete. I risultati sono stati sorprendenti.
I ricercatori hanno scoperto che il diabete di tipo 2 può essere identificato con un’accuratezza straordinaria attraverso l’analisi dei cambiamenti nella voce umana. Questi cambiamenti sono spesso molto sottili e difficili da rilevare per l’orecchio umano non addestrato, ma l’intelligenza artificiale è in grado di rilevarli con estrema precisione.
L’approccio proposto offre numerosi vantaggi rispetto ai metodi diagnostici tradizionali. Innanzitutto, è non invasivo, il che significa che i pazienti non devono sottoporsi a prelievi di sangue dolorosi o a fastidiose analisi. Inoltre, l’analisi vocale richiede solo 10 secondi, rendendo il processo rapido ed efficiente. Questo potrebbe consentire una diagnosi precoce del diabete di tipo 2, consentendo ai pazienti di iniziare il trattamento più tempestivamente.
Tuttavia, ci sono ancora molte sfide da superare prima che questa tecnologia possa essere ampiamente adottata nella pratica clinica. È necessario raccogliere ulteriori dati e condurre studi clinici su larga scala per confermare l’accuratezza e la robustezza di questa metodologia. Inoltre, è importante considerare la privacy dei pazienti e garantire che i dati vocali siano protetti in modo adeguato.
Nonostante queste sfide, i risultati preliminari rappresentano un potenziale punto di svolta nella diagnosi del diabete di tipo 2. L’uso dell’intelligenza artificiale per analizzare la voce umana apre la porta a nuove modalità diagnostiche non invasive e potrebbe cambiare radicalmente il modo in cui affrontiamo questa malattia cronica. Con ulteriori ricerche e sviluppi, potremmo vedere un futuro in cui una semplice registrazione vocale possa rivelare molto di più sulla nostra salute di quanto potessimo immaginare.
Un potenziale nuovo strumento di screening per il diabete non diagnosticato
Secondo l’ International Diabetes Federation, quasi uno su due, ovvero 240 milioni di adulti che vivono con il diabete in tutto il mondo, non sono consapevoli di avere questa condizione e quasi il 90% dei casi di diabete sono affetti da diabete di tipo 2 . I test diagnostici più frequentemente utilizzati per il prediabete e il diabete di tipo 2 includono l’emoglobina glicata (A1C), insieme al test della glicemia a digiuno (FBG) e all’OGTT, tutti che includono una visita da un operatore sanitario per i pazienti.
Yan Fossat, vicepresidente di Klick Labs e ricercatore principale di questo studio, ha affermato che l’approccio non intrusivo e accessibile di Klick offre il potenziale per esaminare un vasto numero di persone e aiutare a identificare la grande percentuale di persone non diagnosticate con diabete di tipo 2.
“La nostra ricerca sottolinea l’enorme potenziale della tecnologia vocale nell’identificazione del diabete di tipo 2 e di altre condizioni di salute”, ha affermato Fossat. “La tecnologia vocale potrebbe rivoluzionare le pratiche sanitarie come strumento di screening digitale accessibile e conveniente”.
Fossat ha affermato che i prossimi passi saranno replicare lo studio ed espandere la ricerca utilizzando la voce come strumento diagnostico in altre aree come il prediabete, la salute delle donne e l’ipertensione.
Quest’ultima scoperta è resa possibile da oltre un decennio di esperienza e investimenti di Klick Labs nell’apprendimento automatico, nella scienza dei dati e nell’intelligenza artificiale, in diverse aree terapeutiche, compreso lo spazio del diabete. Anche il loro studio “ L’omeostasi come sistema di controllo proporzionale-integrale” , pubblicato su Nature Digital Medicine nel 2020, si basava su modelli matematici per determinare alcuni dei cambiamenti sottostanti nel modo in cui viene regolato il glucosio. Più recentemente, il loro studio “ Screening for Impaired Glucose Homeostasis: A Novel Metric of Glycemic Control ” è apparso in Mayo Clinic Proceedings: Digital Health .
Informazioni su Klick Applied Sciences (compresi Klick Labs)
Il team eterogeneo di data scientist, ingegneri e scienziati biologici di Klick Applied Sciences conduce ricerche scientifiche e sviluppa soluzioni software e IA/ML come parte del lavoro dell’azienda per supportare gli sforzi commerciali utilizzando la sua comprovata competenza aziendale, scientifica, medica e tecnologica. Lo studio del 2019 sulla comprensione dei nomi medici degli assistenti vocali ha gettato le basi scientifiche per testare rigorosamente i dispositivi consumer con assistenti vocali in modo controllato.