Individuare il rischio di diabete di tipo 2 potrebbe presto essere semplice come pronunciare una frase. È quanto promette una nuova applicazione presentata a Lisbona durante la conferenza Medica AI: un software che, grazie all’intelligenza artificiale, analizza il suono della voce e restituisce un’indicazione del rischio di sviluppare il diabete. Basta dire: “Hello, how are you? What is my glucose level right now?”
Dietro questa apparente semplicità si cela un sofisticato sistema di machine learning, elaborato da Klick Labs, che incrocia i dati vocali con informazioni base come età, sesso, altezza e peso. Il risultato è un algoritmo predittivo in grado di captare minuscole alterazioni della voce che sfuggono all’orecchio umano ma che sono spesso segnali nascosti di una patologia in corso.
L’intelligenza artificiale che sente prima del medico
Secondo il responsabile del progetto, Yan Fossat, il software ha un’accuratezza dell’89% nelle donne e dell’86% negli uomini. Le differenze dipendono da come il diabete altera la voce: nelle donne cambia la frequenza, negli uomini l’ampiezza. Queste variazioni, impercettibili per un ascoltatore umano, diventano tracciabili con gli strumenti digitali.
Ma il potenziale va oltre il diabete: il team ha già testato la tecnologia per rilevare l’ipertensione e perfino l’ovulazione. Il prossimo obiettivo? Espandere l’uso a molte altre malattie, sempre con una semplice registrazione vocale.
Un futuro (quasi) a portata di telefono
L’app è già funzionante, ma non ancora disponibile per un uso clinico. Per ora, i ricercatori stanno lavorando su un’API che possa essere integrata in altri software, siti web o applicazioni mobili. “L’unico ostacolo è il tempo”, afferma Fossat, sottolineando la necessità di test clinici e approvazioni normative, diverse per ogni Paese.
In un mondo in cui oltre 830 milioni di persone convivono con il diabete (più di un milione in Portogallo), strumenti come questo potrebbero rivoluzionare la prevenzione, rendendola più accessibile e immediata. La voce, da sempre espressione di emozioni, potrebbe diventare anche chiave di diagnosi precoce.
