Secondo uno studio pubblicato nel numero di dicembre di Mayo Clinic Proceedings: Digital Health , i cambiamenti vocali sembrano verificarsi nelle persone con diabete mellito di tipo 2 (T2DM) rispetto a quelle senza diabete .
Riepilogo Analisi acustica e previsione del diabete mellito di tipo 2 utilizzando segmenti vocali registrati su smartphone Scopo Studiare il potenziale dell’analisi vocale come strumento di pre-screening o monitoraggio per il diabete mellito di tipo 2 (T2DM) esaminando le differenze nelle registrazioni vocali tra non diabetici e persone con T2DM. Pazienti e metodi Un totale di 267 partecipanti diagnosticati come non diabetici (79 donne e 113 uomini) o T2DM (18 donne e 57 uomini) secondo le linee guida dell’American Diabetes Association sono stati reclutati in India tra il 30 agosto 2021 e il 30 agosto 2022. Utilizzando un’app per smartphone, i partecipanti hanno registrato una frase impostata fino a 6 volte al giorno per 2 settimane, ottenendo 18.465 registrazioni. Da ciascuna registrazione sono state estratte quattordici caratteristiche acustiche per analizzare le differenze tra i non diabetici e il T2DM e creare una metodologia di previsione per lo stato del T2DM. Risultati Sono state riscontrate differenze significative tra le registrazioni vocali di uomini e donne non diabetici con T2DM, sia nell’intero set di dati che in un indice di massa corporea (BMI [calcolato come peso in chilogrammi diviso per l’altezza in metri quadrati]) abbinato per età e campione. La massima accuratezza predittiva è stata ottenuta dal tono (P <0,0001), dalla SD del tono (P <0,0001) e dal jitter di perturbazione medio relativo (P = 0,02) per le femmine, e dall’intensità (P <0,0001) e dagli 11 punti. Quoziente di perturbazione dell’ampiezza luminosa (apq11, P <0,0001) per gli uomini. Incorporando queste caratteristiche con età e BMI, i modelli di previsione ottimali hanno raggiunto una precisione di 0,75 ± 0,22 per le donne e 0,70 ± 0,10 per gli uomini attraverso una convalida incrociata di 5 volte nel campione. della stessa età e BMI. Conclusione In generale, nelle persone con T2DM si verificano cambiamenti vocali rispetto a quelli senza T2DM. L’analisi vocale mostra un potenziale come strumento di screening o monitoraggio del T2DM, soprattutto se combinato con altri fattori di rischio associati alla condizione. Identificatore Clinicaltrials.gov: CTRI/2021/08/035957 |
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Jaycee M. Kaufman della Klick Inc. di Toronto e colleghi hanno studiato il potenziale dell’analisi vocale come strumento di screening o monitoraggio del T2DM. Sono state confrontate le voci di 267 partecipanti senza diabete (79 donne e 113 uomini) e con diabete (18 donne e 57 uomini).
I ricercatori hanno osservato differenze significative tra le registrazioni vocali di uomini e donne con e senza diabete, sia per l’intero set di dati che in un campione della stessa età e indice di massa corporea (BMI).
Nel complesso, l’altezza e la deviazione standard dell’altezza hanno raggiunto la massima precisione predittiva.
Per le donne, anche il jitter di perturbazione medio relativo era significativo, così come lo era il rapporto di intensità e ampiezza di 11 punti di perturbazione della luminosità per gli uomini. Combinando queste caratteristiche con età e BMI, i modelli di previsione ottimali hanno raggiunto una precisione di 0,75 per le donne e 0,70 per gli uomini nel campione corrispondente per età e BMI.
"L’analisi della voce mostra un potenziale come strumento di screening o monitoraggio del T2DM, in particolare se combinato con altri fattori di rischio associati alla condizione", scrivono gli autori.
Messaggio finale Il materiale qui presentato riporta una promettente applicazione dell’analisi del parlato per l’individuazione del T2DM. Sebbene i risultati siano incoraggianti, sono necessarie ulteriori ricerche con gruppi più ampi e diversificati per convalidarne l’efficacia e la generalizzabilità. Tuttavia, i nostri risultati evidenziano il potenziale dell’analisi vocale come strumento di screening accessibile ed economicamente vantaggioso. L’implementazione della valutazione vocale potrebbe aiutare nell’intervento precoce e nella gestione del T2DM, e il suo sviluppo continuo potrebbe ridurre il peso crescente della malattia e migliorare i risultati sanitari. |
Diversi autori sono dipendenti di Klick Inc., la fonte di finanziamento dello studio, e un autore è elencato come inventore di due brevetti per la stima della glicemia basata sulla voce.
