Un nuovo studio condotto dal Luxembourg Institute of Health (LIH) apre una strada rivoluzionaria nella diagnosi del diabete di tipo 2 (T2D) grazie all’uso dell’intelligenza artificiale e dell’analisi vocale. I ricercatori del team guidato da Abir Elbeji e dal dott. Guy Fagherazzi hanno sviluppato un algoritmo capace di identificare con alta precisione il T2D analizzando sottili cambiamenti nella voce.
Pubblicata il 19 dicembre su PLOS Digital Health, la ricerca ha esaminato oltre 600 registrazioni vocali di partecipanti statunitensi. Il sistema AI, parte del programma Colive Voice, ha dimostrato un’accuratezza predittiva paragonabile agli strumenti tradizionali dell’American Diabetes Association (ADA), con risultati ancora migliori tra donne over 60 e persone con ipertensione.
Questo approccio non invasivo e accessibile potrebbe rivoluzionare lo screening del T2D, una malattia che colpisce milioni di persone nel mondo, molte delle quali non ricevono una diagnosi tempestiva. L’attuale metodo diagnostico, basato su esami del sangue, risulta spesso costoso e difficilmente applicabile in comunità svantaggiate.
In futuro, il team mira a perfezionare l’algoritmo per rilevare anche il prediabete e ad ampliare lo studio a diverse lingue e popolazioni.
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