Klick Labs, un gruppo di scienziati con sede in Canada, sta esplorando la possibilità di utilizzare la tecnologia di riconoscimento vocale intelligenza artificiale (AI) per diagnosticare potenzialmente il diabete di tipo 2.
Questo metodo innovativo prevede la registrazione di un breve audio di 10 secondi contenente la voce del paziente, che viene poi elaborato dall'intelligenza artificiale.
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I risultati, pubblicati sulla rivista scientifica Mayo Clinic Proceedings: Digital Health, sottolineano che il modello AI ha un’accuratezza diagnostica dell’89% nelle donne e dell’86% negli uomini.
È importante sottolineare che, sebbene questo approccio rappresenti un passo promettente in ambito sanitario, Eventuali risultati ottenuti attraverso questa tecnologia devono essere confermati da esami medici tradizionale.
Tuttavia, la capacità dell’intelligenza artificiale di analizzare la voce per rilevare indicatori del diabete di tipo 2 apre le porte a potenziali progressi diagnosi precoce e monitoraggio sanitario, rendendolo uno sviluppo significativo nell'integrazione della tecnologia medicinale.
Jaycee Kaufman, scienziato dei Klick Labs e autore principale dello studio, osserva che la ricerca ha identificato sorprendenti differenze vocali tra le persone con e senza diabete di tipo 2, sottolineando la possibilità di rivoluzionare il modo in cui gli operatori sanitari effettuano lo screening della malattia.
Negli ultimi anni non è stato solo il gruppo di ricerca canadese a mostrare interesse per questa possibilità diagnosticare malattie o identificare indicatori di condizioni di salute attraverso l'analisi vocale pazienti.
Per quanto riguarda le malattie respiratorie, uno studio indiano ha già indicato la possibilità di monitorare i casi di raffreddore comune attraverso campioni audio con l’aiuto dell’intelligenza artificiale.
I ricercatori nordamericani hanno suggerito che l’identificazione del Covid-19 potrebbe essere fattibile attraverso l’analisi del parlato. In modo più ambizioso, gli scienziati cinesi hanno affermato la possibilità di monitorare i casi di depressione con una precisione dell’87% attraverso la voce.
Attualmente, la maggior parte di queste tecnologie non sono ancora disponibili in commercio, compresa quella che mira allo screening del diabete di tipo 2.
Lo sviluppo e la validazione clinica di questi strumenti sono in corso e la loro implementazione è in corso su larga scala richiederanno ulteriori ricerche e regolamentazioni prima che diventino parte della pratica clinica comune.
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