Gli scienziati hanno sviluppato un'intelligenza artificiale che può aiutare a diagnosticare il diabete di tipo 2 dai cambiamenti nella voce di una persona

Di: Anton Kratiuk | ieri, 19:52

Gli scienziati dell'Università della Salute di Lussemburgo hanno proposto un nuovo metodo per rilevare il diabete di tipo 2.

Finora la diagnosi si basava sui risultati degli esami del sangue e sulle condizioni generali del paziente, ma grazie alle capacità dell'intelligenza artificiale è stato sviluppato un metodo di diagnosi inaspettato.

Ecco cosa sappiamo

Gli scienziati hanno condotto un esperimento che consisteva in quanto segue: 607 persone, sia diabetiche che sane, hanno prelevato dei campioni vocali, chiedendo loro di leggere un determinato testo per 25 secondi.

Come risultato dello studio Colive Voice, un'intelligenza artificiale appositamente progettata ha analizzato l'intonazione, l'intensità e il tono della voce per identificare le differenze tra persone con e senza diabete, tenendo conto del sesso, del peso e di una serie di altri indicatori fisici, e ha prodotto un risultato che ha sorpreso gli scienziati. L'intelligenza artificiale ha identificato correttamente il diabete nel 66% delle donne e nel 71% degli uomini.

L'autore della tecnica, Abir Elbeji, dell'Istituto di sanità pubblica del Lussemburgo, ha commentato lo studio:

'Combinare l'IA con la tecnologia vocale potrebbe rendere i test più accessibili. Questo studio è un primo passo verso l'utilizzo dell'analisi vocale come strategia di screening per il diabete di tipo 2".

Purtroppo, circa la metà degli adulti con diabete, circa 240 milioni di persone, non sa di avere la malattia perché i sintomi possono essere lievi o assenti nelle fasi iniziali. Ma la diagnosi precoce e la terapia tempestiva possono salvare le persone da un gran numero di complicazioni.

Naturalmente questo sviluppo richiede ulteriori ricerche e una maggiore efficacia, ma è molto probabile che tra qualche anno questa pratica diventerà comune nelle cliniche di tutto il mondo.

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Fonte: SciTechDaily