Potrebbe un clip vocale di 10 secondi aiutare a diagnosticare il diabete?
Potrebbe un breve clip vocale di 10 secondi aiutare nella diagnosi del diabete?
Condividi su Pinterest- Secondo uno studio recente, il diabete di tipo 2 potrebbe essere diagnosticato presto attraverso l’analisi della voce di una persona.
- I ricercatori hanno sviluppato uno strumento di modellazione altamente accurato analizzando clip vocali da sei a dieci secondi di partecipanti, alcuni dei quali avevano il diabete e altri no, registrate sui loro smartphone.
- Lo studio ha scoperto che i cambiamenti nella tonalità e nella forza della voce erano significativi per la diagnosi del diabete.
- Gli autori dello studio sperano che le loro ricerche potranno alla fine portare a un semplice test casalingo per il diabete.
Attualmente, i metodi più comuni e accurati per la diagnosi del diabete di tipo 2 prevedono analisi del sangue. Tuttavia, uno studio recente afferma che il diabete di tipo 2 può ora essere diagnosticato in base al suono della voce di una persona.
Ricercatori di Klick Applied Science hanno sviluppato uno strumento che, affermano, può diagnosticare il diabete di tipo 2 in donne e uomini rispettivamente con un’accuratezza fino allo 0,89 e allo 0,86.
Per raggiungere questo obiettivo, i ricercatori hanno utilizzato un modello di insieme che ha considerato anche l’indice di massa corporea (IMC) delle donne e l’età e l’IMC degli uomini.
I ricercatori hanno reclutato un totale di 267 partecipanti in India. C’erano 192 partecipanti, di cui 79 donne e 113 uomini, che non avevano il diabete. Altri 75, di cui 18 donne e 57 uomini, avevano ricevuto una diagnosi di diabete in precedenza. Con l’aiuto di un’applicazione per smartphone, i partecipanti hanno registrato una singola frase fissa da sei a dieci secondi fino a sei volte al giorno per due settimane.
Hanno analizzato le 18.465 registrazioni risultanti, misurando 14 diverse caratteristiche acustiche. Ciò ha permesso agli autori dello studio di costruire il loro strumento di identificazione del diabete.
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Per le donne, le caratteristiche distintive si sono rivelate legate alla tonalità, mentre per gli uomini, i cambiamenti nella forza o nell’ampiezza della voce hanno fornito una diagnosi del diabete di tipo 2.
Lo studio è pubblicato su Mayo Clinic Proceedings: Digital Health.
Tonalità nelle donne, ampiezza negli uomini
“Abbiamo esaminato diverse caratteristiche vocali, come cambiamenti di tonalità ed intensità che non possono essere percepiti dall’orecchio umano”, ha detto Jaycee M. Kaufman, autore principale dello studio e ricercatore presso Klick, a Medical News Today. Sfruttando le tecniche di IA e di apprendimento automatico, i ricercatori sono stati in grado di rilevare e misurare tali sottili cambiamenti nelle persone con diabete di tipo 2.
“Siamo rimasti sorpresi nel constatare che i cambiamenti vocali si manifestavano in modi diversi per uomini e donne”, ha detto Kaufman.
Lo strumento di Klick può individuare il diabete nelle donne in base alla tonalità della loro voce, alla deviazione da quella tonalità e alle fluttuazioni medie relative della tonalità in una singola registrazione effettuata.
Per gli uomini, gli autori descrivono un’analisi dell’intensità, o ampiezza, della voce, così come delle perturbazioni medie relative alla tonalità per diagnosticare il diabete di tipo 2.
Come il diabete influisce sulla voce
Dr. Ari S. Eckman, endocrinologo presso il Holy Name Medical Center di Teaneck, NJ, che non ha partecipato allo studio, ha affermato che ci sono diversi modi in cui il diabete di tipo 2 può influire sulla voce di una persona: “I pazienti con zuccheri nel sangue elevati possono avere cambiamenti alle corde vocali, probabilmente a causa degli effetti sulle loro proprietà elastiche”.
Le persone con diabete di tipo 2 non trattato a lungo termine possono sviluppare anche una neuropatia periferica dannosa per i nervi che può causare raucedine e mettere a dura prova le corde vocali, ha detto il dottor Eckman.
“Inoltre, i pazienti possono avere una miopatia, danni delle fibre muscolari, che sono stati dimostrati essere associati a un’elevata prevalenza di disturbi vocali, potenzialmente a causa di una debolezza muscolare all’interno della laringe” ha detto.
Come viene attualmente diagnosticato il diabete di tipo 2?
“Attualmente, gli strumenti validati per diagnosticare il diabete includono lavori di laboratorio“, ha spiegato il dottor Jason Ng, endocrinologo all’Università di Pittsburgh, che non è stato coinvolto nello studio, elencando “l’HbA1c [emoglobina A1C], i livelli di zucchero in vari ambienti, o un vecchio metodo di un test orale di glucosio.”
“Finora, non abbiamo strumenti validati per confermare una diagnosi che non richieda esami di laboratorio, quindi questo sarebbe nuovo,” ha detto il dottor Ng.
“C’è una significativa necessità di screening dei pazienti nel campo del diabete e l’accesso all’assistenza sanitaria potrebbe essere un fattore limitante per alcune persone per ricevere una diagnosi,” ha osservato Kaufman.
Un test domiciliare per il diabete di tipo 2?
Kaufman ha detto che “immaginano una tecnologia che consenta alle persone di fare loro stesse uno screening per il diabete di tipo 2 nelle proprie case.”
“Se ricevessero un risultato indicante che potrebbero essere a rischio di diabete di tipo 2, potrebbero poi consultare il loro medico di famiglia per una diagnosi confermativa,” ha detto.
“Non vedo l’ora di un futuro in cui le diagnosi possano essere ulteriormente semplificate per i pazienti e prevedo che il promettente lavoro svolto in questo studio verrà ulteriormente approfondito con questa intenzione,” ha descritto il dottor Ng.
Per il dottor Eckman, lo strumento potrebbe rivelarsi molto utile per monitorare la salute e il progresso di una persona con diabete.
“Credo che i cambiamenti nelle corde vocali dei pazienti con diabete possano renderlo più utile per vedere come stanno i pazienti in generale con il loro diabete,” ha detto, aggiungendo che lo vede come uno strumento aggiuntivo per valutare il controllo o la mancanza di controllo degli zuccheri nel sangue.
“Siamo entusiasti del fatto che questo lavoro sia ora possibile. Fino a poco tempo fa, questo tipo di analisi era fuori portata a causa della sua complessità. L’ascesa dell’apprendimento automatico potente e delle tecniche computazionali ci consente ora di analizzare la voce alla ricerca di indizi sulla salute delle persone.” – Jaycee M. Kaufman, autore principale
Kaufman ha descritto questo come un momento molto emozionante per la medicina digitale.
“Speriamo che con una diagnosi precoce e un intervento possiamo contribuire a ridurre le complicanze del diabete di tipo 2 non diagnosticato, ma anche avere un impatto profondo sulle sfide di accessibilità associate allo screening,” ha aggiunto.
