L’UNICO SETTORE IN CUI NON DOVREMMO RALLENTARE CON L’IA: LA SANITÀ – UN TEAM DI RICERCATORI HA REALIZZATO UN MODELLO DI INTELLIGENZA ARTIFICIALE IN GRADO DI RICONOSCERE I PAZIENTI AFFETTI DA DIABETE DI TIPO 2 DALLA LORO VOCE – IL SOFTWARE È IN GRADO DI “SENTIRE” LA MALATTIA IN SOLI 20 SECONDI, CON UN’ACCURATEZZA DELL’80% - NONOSTANTE I RISULTATI PROMETTENTI, CI SONO ANCORA PROBLEMI NELLA TECNOLOGIA: L’AFFIDABILITÀ NELLE DIAGNOSI È RISULTATA PIÙ BASSA QUANDO…
MEDICI E INTELLIGENZA ARTIFICIALE
(ANSA) - Un modello di Intelligenza Artificiale è in grado di identificare una persona che soffre di diabete di tipo 2 analizzando il modo in cui parla. Il sistema, messo a punto da un'azienda britannica in collaborazione con l'Università di Melbourne, è presentato al congresso dell'Associazione europea per lo studio del diabete (European Association for the Study of Diabetes Easd) in corso a Milano.
Diverse ricerche hanno collegato il diabete di tipo 2 alla comparsa di alterazioni nel parlato, come una maggiore raucedine o una ridotta capacità di controllare il respiro mentre si parla. I ricercatori hanno sviluppato un modello di Intelligenza Artificiale capace di rilevare queste anomalie. Il modello è stato addestrato su oltre 60 mila campioni vocali e poi sottoposto a due cicli di test.
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Nel primo, che ha coinvolto oltre 7 mila persone, dall'ascolto di frammenti audio di 20 secondi il sistema è riuscito ad attribuire un punteggio di rischio elevato all'80% delle persone che effettivamente soffrivano di diabete, sebbene l'affidabilità sia risultata essere più bassa in presenza di altre patologie o per specifiche etnie (le persone nere, in particolare).
Il secondo ciclo di test ha coinvolto 801 partecipanti, che si erano sottoposti al test dell'emoglobina glicata, un'indicatore che che misura la media della glicemia negli ultimi 2-3 mesi. Il modello di analisi vocale, in tal caso, nel 75% dei casi ha assegnato un punteggio di rischio più elevato alle persone affette da diabete di tipo 2 rispetto a quelle che non ne erano affette. Erano molto alti (47%), però, i falsi positivi. Il sistema, inoltre, è stato in grado di distinguere con una buona affidabilità le persone a basso, medio e alto rischio di diabete sulla base dei risultati dell'esame dell'emoglobina glicata.
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La metodica ha bisogno di ulteriori affinamenti, ammettono i ricercatori. Tuttavia, "questo approccio ha il potenziale di rivoluzionare le modalità di screening", afferma il ricercatore Giedre Cepukaityte. "È possibile raccogliere un campione vocale per telefono o tramite un'app, consentendoci così di raggiungere molte più persone rispetto agli attuali percorsi che necessitano di un esame del sangue".
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