La tua voce potrebbe essere un campanello d’allarme per il diabete, scopri perché

Il diabete è una malattia piuttosto diffusa. Alcuni scienziati, tramite un recente studio, hanno dimostrato che il diabete di tipo 2 può causare lievi alterazioni nella voce. Pertanto, una breve registrazione audio, potrebbe aiutare a diagnosticare la malattia. Ecco come.

Milioni di persone nel mondo non sanno di avere il diabete di tipo 2

La notizia potrà suscitare stupore, ma a quanto pare, il suono della voce di una persona potrebbe rivelare se ha o meno il diabete grazie a una nuova tecnologia di intelligenza artificiale.

I ricercatori sperano che un breve test vocale possa un giorno aiutare a diagnosticare la malattia.

Si stima che oltre 240 milioni di persone nel mondo mondo non siano a conoscenza di avere il diabete di tipo 2.

Come riporta Every Day Health, i risultati presentati al convegno annuale del 2024 dell’Associazione europea per lo studio del diabete (EASD) hanno dimostrato che un modello di intelligenza artificiale di recente sviluppo potrebbe rilevare il diabete da un campione audio con un’accuratezza del 66% nelle donne e del 71% negli uomini.

Da precisare che lo studio non è ancora stato pubblicato su una rivista medica.

Cosa dicono i ricercatori

“Abbiamo dimostrato che le persone con diabete hanno modelli vocali diversi rispetto a persone simili senza diabete”, afferma uno dei coautori dello studio, Guy Fagherazzi, PhD, direttore del dipartimento di Salute di Precisione presso il Luxembourg Institute of Health in Belgio.

E ancora: “Riteniamo che questa tecnologia non sarà mai abbastanza accurata da diventare uno strumento diagnostico per il diabete di tipo 2 che potrebbe sostituire un esame del sangue. D’altra parte, siamo fermamente convinti che un giorno potrebbe diventare una soluzione efficiente per lo screening del diabete e identificare gli individui a rischio o potenziali casi non diagnosticati. Ciò potrebbe ridurre significativamente il peso del diabete nel mondo, poiché metà della popolazione con diabete lo ignora”. Questo test, in poche parole, non può ancora sostituire gli esami standard del sangue e i questionari per lo screening del diabete.

Come si è svolto lo studio

Per condurre lo studio, è stato chiesto a 607 adulti, metà dei quali con diagnosi di diabete e metà senza, di fornire una registrazione vocale di se stessi mentre leggevano alcune frasi direttamente dal loro smartphone o laptop.

I ricercatori hanno innanzitutto notato che i partecipanti con diabete erano generalmente più anziani di quelli senza la malattia e avevano maggiori probabilità di essere obesi.

L’età media delle donne con diabete nello studio era di quasi 50 anni, contro i 40 di quelle senza diabete, e gli uomini con diabete avevano circa 48 anni in media contro i 42 di quelli senza.

Il team di studio ha analizzato campioni vocali di 25 secondi utilizzando due tecniche avanzate: una in grado di catturare fino a 6.000 caratteristiche vocali dettagliate e un secondo approccio di apprendimento profondo più sofisticato, incentrato su un set raffinato di circa 1.000 caratteristiche chiave.

Incorporando dati sanitari di base tra cui età, sesso, indice di massa corporea e stato di ipertensione, l’algoritmo di intelligenza artificiale basato sulla voce ha identificato correttamente due terzi delle donne con diabete e 7 uomini su 10.

Il modello di intelligenza artificiale ha funzionato ancora meglio nelle donne di età pari o superiore a 60 anni e nelle persone affette da ipertensione.

Fagherazzi ha spiegato i risultati ottenuti così: “Le donne sono solitamente più facili da distinguere usando la voce quando c’è un problema di salute. Lo abbiamo osservato in precedenti ricerche su altre malattie oltre al diabete. È noto che anche l’ipertensione influisce sui parametri vocali, quindi possiamo ipotizzare che le persone che hanno sia il diabete che l’ipertensione abbiano una voce ancora più distinguibile”.

Perché il diabete potrebbe influenzare la voce

Ma come il diabete potrebbe influenzare la voce? La domanda è più che legittima.

Fagherazzi e i suoi colleghi suggeriscono che alti livelli cronici di zucchero nel sangue, affaticamento, reflusso acido, ridotte capacità polmonari e neuropatie (patologie che colpiscono i nervi) siano alcuni dei principali fattori che potrebbero spiegare perché le persone con diabete hanno tratti vocali diversi rispetto alle persone senza diabete.

La dottoressa Susan Spratt, docente di medicina specializzata in endocrinologia, metabolismo e nutrizione presso la Duke University School of Medicine di Durham, nella Carolina del Nord, sostiene che il diabete possa influire sulla voce in diversi modi.

Da precisare che lo dottoressa Spratt non è stata coinvolta nel nuovo studio.

“Innanzitutto – dice, il diabete può causare disidratazione, che può colpire il tessuto delle corde vocali, così come il tessuto che riveste la bocca e la lingua“.

La disidratazione potrebbe far suonare le parole come più staccate o “appiccicose”.

Ma il diabete influisce anche sull’udito. Sempre secondo Spratt, “a lungo termine, il diabete può influenzare i nervi, compresi quelli coinvolti nell’udito. La perdita dell’udito è più pronunciata nei pazienti con diabete, e può anche avere un impatto sulla parola”.

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Altri studi

Molti altri studi, in corso nel mondo, si basano sulla diagnosi vocale e in futuro la voce potrebbe essere una buona fonte per la rilevazione e la diagnosi delle malattie.

Gli scienziati stanno studiando le caratteristiche della voce di pazienti affetti da una serie di malattie, tra cui il morbo di Parkinson, le malattie cardiache e la depressione.

L’attuale studio sul diabete si basa su ricerche precedenti che hanno dimostrato che l’intelligenza artificiale potrebbe essere utilizzata per analizzare i modelli di linguaggio e rilevare il diabete di tipo 2 con un elevato livello di accuratezza.

Ma non tutti ritengono che la diagnosi vocale sia pronta per un uso diffuso.

E’ il caso del dott. Peterson, che non ha partecipato allo studio sopracitato, e per il quale sono necessarie ulteriori ricerche.

Afferma Peterson: “Questo è uno studio che genera ipotesi”. Infine: “Indica possibilità da perseguire. È importante determinare quale effetto tale tecnologia avrebbe su una popolazione ‘reale’ prima di considerare l’implementazione. Questo è un nuovo campo di lavoro interessante, ma è ancora troppo presto per sapere se fornirà valore clinico”.

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